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文章于 2022年5月8日 被检测为删除。
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中国首创!全球第一款存算一体芯片!来了!

继华为麒麟芯片,阿里倚天芯片之后,中国第三款顶级芯片今天终于面世。

与前两款更难能可贵的是,这次突破的芯片,与以往的芯片领域都不同。这次是我国乃至全球芯片领域的一个重大突破!全新的一款芯片!

全世界第一款!独属于我们中国!

这个芯片就是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠的存算一体芯片!

你没看错!存算一体芯片!正式诞生了!

并且是由我们中国第一个研发出来的,比美国,日本,韩国,比这三大芯片强国更快一步面世!

可能很多人还不知道存算一体芯片!有多厉害,不知道这个对于我们中国,以及我们中国科技圈,意味着什么:

“ 存 ”代表存储,“ 算 ”代表计算,算力。

细心的人应该有注意,我们平时使用的智能手机,笔记本电脑,台式电脑,以及智能电视机,各种智能电子产品。

只要使用了一段时间,一年,两年等等,里面的内存就会自动“ 缩小 ”。比如你的手机,或者电脑是100G的内存,用了一年后,哪怕全部格式化,恢复出厂设置,你也会发现,内存不够100G了。

这种“ 损耗 ”!在今天之前,是任何一个电子产品都无法避免的。

最主要的原因就是:在我们平时使用手机或者电脑的时候,运行的时候,其实都是一边存储我们的内容,操作;一边又不断的高轮度的开启强大的计算能力,运算能力;

每天大频繁的进行数据搬运,计算;给这些电子产品带来了巨大的能量消耗。最主要的一个体现就是,

我们如果同时打开了几个游戏,或者几十个网页,我们的智能产品立即就会提示功耗过高、性能、内存、温度,等等的预警。。

美国,日本,韩国,中国,欧盟;无数大国都在拼命研发,都想第一个攻克这个难题。

原因,很简单。就跟第一个研发出电脑系统的美国一样。

任何新技术,新科技,只要哪个国家是第一个研发出来的,就立即拥有着绝对的国际话语权、定价权。。

特别是在当今全球几十亿人都在使用电脑,手机的大背景下;谁都知道,第一个研发出这个技术的国家,将获得多么巨大的利益。。

从上世纪90年代至今,以美国,韩国,日本为首的半导体,芯片强国,一年又一年无数的科学家,海量的资金,铺天盖地的都在往这方面堆人才!

虽然,大家都还没有研发出来,但是无论是美国,日本,韩国还是欧洲,大量科学家公认的一个点已经确认:

存算一体芯片是目前解决以上问题的最佳途径——它类似于人脑,将数据存储单元和计算单元融合为一体,能够最大幅度的减少我们的智能产品,包括手机,电脑等等设备,在运行的时候,数据搬运的时候,降低损耗!

从而起到极大的提高智能产品的计算力和能效。

当然,降低了损耗,也就意味着我们手上的电子产品,以后性能能够用的更持久。

知道是一回事,但要想攻克存算一体这个新的技术,却是极其艰难。。

有多难?你们看一看美国,日本,韩国等等技术大国,过去几十年业界对存算一体芯片的研究就知道了。

这个技术攻克的太艰难了。哪怕是美国投入如此众多的科学家,都进展无比无比缓慢。

受限于技术不能公开的原因,阿里达摩院没有将具体攻克这项存算一体化芯片的技术,公布出来。

但,阿里刚刚已经正式向全球发出了宣告!

新突破!

世界第一款存算一体芯片!诞生了!!

毫无疑问!阿里达摩院率先完成了这项技术的攻克!我们中国现在成为了全球第一个攻克此项技术的国家!

不用怀疑,在全球都没有人研发成功的背景下,我们的这个技术,百分百是属于自己自研!自主创新!

性能提升10倍以上,效能比提升高达300倍!

01为什么要研发存算一体芯片?


随着人工智能应用场景的爆发,现有的计算机系统架构的短板逐渐显露,例如功耗墙、性能墙、内存墙等问题。

其主要症结在于:

一是数据搬运带来了巨大的能量消耗。在传统架构下,数据从内存单元传输到计算单元需要的功耗是计算本身的约200倍,因此真正用于计算的能耗和时间占比很低。


二是内存的发展远远滞后于处理器的发展。目前,处理器的算力以每两年3.1倍的速度增长,而内存的性能每两年只有1.4倍的提升。后者的性能极大地影响了数据传输的速度,这也被认为是传统计算机的阿克琉斯之踵。



存算一体芯片是目前解决以上问题的最佳途径——它类似于人脑,将数据存储单元和计算单元融合为一体,大幅减少数据搬运,从而极大提高计算并行度和能效。

这一技术早在90年代就被提出,但受限于技术的复杂度、高昂的设计成本以及应用场景的匮乏,过去几十年业界对存算一体芯片的研究进展缓慢。如今,达摩院希望通过自研创新技术解决算力瓶颈这一业界难题。

此外,存算一体芯片在终端、边缘端以及云端都有广阔的应用前景。例如VR/AR、无人驾驶、天文数据计算、遥感影像数据分析等场景中,存算一体芯片都可以发挥高带宽、低功耗的优势。

从长远来看,存算一体技术还将成为类脑计算的关键技术。

 02 实现存算一体的三种路线


实现存算一体有三种技术路线:

近存储计算(Processing Near Memory):计算操作由位于存储芯片外部的独立计算芯片完成。


内存储计算(Processing In Memory):计算操作由位于存储芯片内部的独立计算单元完成,存储单元和计算单元相互独立存在。


内存执行计算(Processing With Memory):存储芯片内部的存储单元完成计算操作,存储单元和计算单元完全融合,没有一个独立的计算单元。


其中,近存计算通过将计算资源和存储资源距离拉近,实现对能效和性能的大幅度提升,被认为是现阶段解决内存墙问题的最佳途径。达摩院本次也是沿着这一方向进行突破。

 03 近存计算架构&3D混合键合


为了拉近计算资源和存储资源的距离,达摩院计算技术实验室创新性采用混合键合(Hybrid Bonding)的3D堆叠技术进行芯片封装——将计算芯片和存储芯片face-to-face地用特定金属材质和工艺进行互联。

比起业内常见的封装方案HBM,混合键合3D堆叠技术拥有高带宽、低成本等特点,被认为是低功耗近存计算的完美载体之一。


此外,内存单元采用异质集成嵌入式DRAM (SeDRAM),拥有超大内存容量和超大带宽优势。

同时在计算芯片方面,达摩院研发设计了流式的定制化加速器架构,对推荐系统进行“端到端”加速,包括匹配、粗排序、神经网络计算、细排序等任务。

这种近存架构有效解决了带宽受限的问题,最终内存、算法以及计算模块的完美融合,大幅提升带宽的同时还实现了超低功耗,展示了近存计算在数据中心场景的潜力。

最终的测试芯片显示,这种存算技术和架构的优势明显:

能通过拉近存储单元与计算单元的距离增加带宽,降低数据搬运的代价,缓解由于数据搬运产生的瓶颈,而且与数据中心的推荐系统对于带宽/内存的需求完美匹配。

得益于技术的创新性,该芯片的研究成果已被芯片领域顶级会议ISSCC 2022收录。

中国,加油!中国科技,加油!



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