科普：什么AI 内存技术

AI 内存是一种专为人工智能 (AI) 应用设计的新型内存技术。与传统的通用内存（如 DDR5 或 LPDDR5）不同，AI 内存的核心目标是解决 AI 计算中遇到的两大挑战：带宽瓶颈和延迟问题。

为什么 AI 内存很重要？
在 AI 模型训练和推理过程中，大量的数据需要从内存传输到处理器（如 GPU 或 TPU）进行计算。传统的内存技术由于其物理架构限制，数据传输速度往往跟不上处理器的计算速度。这就好比一条只有两车道的高速公路，无法满足数十万辆汽车同时通行的需求，导致交通拥堵。

AI 模型，尤其是大型语言模型（LLMs）和生成式 AI 模型，对数据吞吐量的需求极高。如果内存无法快速提供数据，处理器就会因为“等待数据”而闲置，导致整体性能下降，效率低下。

AI 内存如何解决这些问题？
AI 内存通过以下几种关键技术来解决这些挑战：

高带宽存储（HBM）：这是目前最主流的 AI 内存技术。HBM 通过将多个 DRAM 芯片垂直堆叠并使用硅通孔（TSV）技术连接，极大地增加了数据传输的通道数量。这就像把高速公路从两车道扩展到了几十个车道，数据传输能力呈几何级数增长。例如，HBM3E 的带宽可以达到 1.2 TB/s，远超 DDR5 的 60-80 GB/s。

近内存计算（Processing-in-Memory, PIM）：这项技术更进一步，它将部分计算功能直接集成到内存芯片内部或非常靠近内存芯片的位置。这意味着一些简单的、重复性的计算任务（例如矩阵乘法）可以直接在内存中完成，而不需要将数据来回传输到处理器。这不仅减少了数据移动，也显著降低了延迟和功耗。

更高能效比：AI 内存通常设计得更节能。在数据中心，为 AI 加速器提供数据传输的能耗是巨大的。通过优化架构，AI 比如 HBM 技术，可以在提供更高带宽的同时，比传统内存消耗更少的电能。

总的来说，AI 内存是 AI 硬件生态系统中不可或缺的一部分，它与高性能处理器（如英伟达的 GPU）协同工作，共同提升 AI 模型的训练速度和推理效率。

审核编辑 黄宇