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存储器将如何影响人工智能的发展

2019年12月06日 11:40 次阅读

(文章来源:慧聪电子网)

人工智能在几乎所有新技术中都扮演着重要角色,而存储器又在人工智能中起着重要作用。极高的速度和极低的功率是芯片一直以来追求的,不过这并不总是有效,因为空间有限。但它能解释为什么数据中心和用于训练的AI芯片比应用于终端推理设备的芯片更大。另一种方法是减少一些片外存储芯片,以提高数据吞吐量并通过设计减少到内存的距离,或者限制片外数据流。

在任何一种情况下,片外存储器的竞争很大程度上归结为DRAM-GDDR和HBM。

“从工程和生产的角度来看,GDDR看起来很像其他类型的DRAMs,如DDR和LPDDR,”Woo说。“你可以将它集成到标准PCB板上,还能用类似的制造工艺。HBM是新一些的技术,它涉及堆叠和内插器(interposers),因为HBM有许多连接速度较慢。每个HBM堆栈将具有一千个连接,因此需要高密度的互连,这远远超过PCB的处理能力。这就是为什么有些公司正在使用内插器,因为可以将这些导线蚀刻得非常接近,很像片上连接,可以获得更多的连接。“

存储器将如何影响人工智能的发展

HBM追求最高性能和最佳功效,但成本更高,需要更多的工程时间和技术。使用GDDR,DRAM和处理器之间的互连就没那么多,但它们的运行速度要快得多,这会影响信号完整性。PPA,功率,性能和面积(Power、Performance、Area)仍然是关键驱动因素,尽管有架构和变革和新技术。

“这三个都非常重要,但很大程度上取决于应用。”西门子Mentor知识产权部门总经理Farzad Zarrinfar表示。“例如,如果是一个便携应用,功耗非常重要。电源本身也分动态和静态。一部分是动态功率,一部是静态功率。如果应用于无线通信,如果有大量计算,动态功率非常重要。但是,如果是可穿戴式应用,使用者会处于睡觉、醒来运动,然后又回到睡眠的不同状态,静态/泄漏功率非常重要。“

浅睡眠等功能使设计人员能够大幅减少泄漏,这时,不工作的存储器进入源偏置模式以减少泄漏,而其他被直接访问的存储组是工作的。在设计的深度睡眠时,可以通过电源管理,管理Vdd和最小化泄漏的技术来保留数据。如果不需要保留数据,则用关闭模式能进一步减少泄漏。

与电源效率相关的一切在汽车中也是至关重要的。“在电动汽车中,电池的寿命非常重要,因此耗电量至关重要,”Zarrinfar说。“人们希望从-40°C一直到125°C都具有线性的特性,甚至在更高的150°C情况下。他们不希望在高温下泄漏陡然增长,并且他们希望尽可能地将其保持在线性范围内。同样,我们必须在整个温度范围内注意功耗和泄漏,这非常重要。“

无论应用领域如何,功率仍然是首要考虑因素。“我们看到随着SoC设计向更小化发展。”他说。“存储器的消耗正在增加,嵌入式存储器的容量也在增加。现在,我们看到超过50%的裸片是存储器。所以人们必须注意存储器的耗电量。“

尽管有大量革命性技术和创新架构,但内存仍然是设计的核心。虽然即将出现新的存储器类型,例如相变和自旋扭矩,但大部分仍然应用于各种条件的市场。最大的变化在于如何对现有存储器进行优先级划分、共用、在设计中选择,以及最终如何使用它们。虽然这听起来像是一个简单的问题,但事实并非如此。

“选择正确的内存解决方案通常是获得最佳系统性能的最关键。” Synopsys高级技术营销经理Vadhiraj Sankaranarayanan 在最近发表的一份白皮书中指出,这说起来容易做起来难。
        (责任编辑:fqj)

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