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或讓功耗降低1000倍,存算一體芯片正在突破

Carol Li ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2020-12-22 08:29 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/李彎彎)為什么存算一體化越來越受到關注?今年1月,在阿里達摩院發布的2020十大科技趨勢中,其中一個是,計算存儲一體化突破AI算力瓶頸。

根據該趨勢預判,馮諾伊曼架構的存儲和計算分離,已經不適合數據驅動的人工智能應用需求,頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經成為對更先進算法探索的限制因素。

類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體,能顯著減少數據搬運,極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構方面的革新,將突破AI算力瓶頸。

當前,有不少科研團隊和芯片企業投入到存儲一體芯片的研發中,并且時常傳出新進展,比如,上個月,瑞士洛桑聯邦理工學院設計出了一種兼具邏輯運算和數據存儲功能的計算機芯片,近日有消息顯示,知存科技已經研發了三款存算一體芯片,并且其中一款已小批量生產。


存算一體可極大降低功耗,提升運算效率

存算一體,即在存儲器顆粒本身進行算法嵌入,在存儲顆粒內實現計算。眾所周知,我們當前的計算機采用馮諾依曼體系結構,計算和存儲功能是分離的,分別由中央處理器CPU和存儲器完成。

CPU和存儲器通過總線互連通信,CPU從存儲器讀出數據,完成計算,然后將結果寫回存儲器。馮諾依曼架構以CPU為核心,其他部件都是為CPU服務。

馮諾依曼架構圖


但是,因為處理器和存儲器工藝、封裝各不相同,兩者的性能差距隨著時間不斷拉大,存儲器數據訪問速度跟不上CPU的數據處理速度,導致了“存儲墻”問題越來越嚴重。



數據顯示,從 1980年到 2000年,處理器和存儲器的速度失配以每年50%的速率增加。通過不斷的探索,業界認為,存算一體技術可以達到弱化或消除“存儲墻”問題。

關于存儲墻的問題,知存科技創始人兼CEO王紹迪近日在某活動上的講述更為形象,他說:計算本身消耗的功耗并不多,但數據從內存搬到計算單元會消耗將近1000倍的計算功耗。

可見,存算一體可以完美的避開搬運產生的極大功耗,事實上,與傳統技術相比,存算一體還有運算效率高、速度快和成本低的特點,非常受市場需求端看好。

存算一體芯片雖研發困難,但仍有進展

雖然從應用端來看,存算一體芯片會給很多行業、設備帶來更高效的運算和更低的功耗,但是其技術的實現卻沒有那么容易,事實上,很多團隊已經在這個領域鉆研很多年,才最終取得一些進展。

知存科技創始人兼CEO王紹迪就透露,該公司的創始團隊研發存算一體八年,流片次數接近20次。雖然當前知存科技已經有芯片進行小批量生產,但是從開發的時間來看,投入是相當大的,可見技術實現的不容易。

不過雖然困難,是所謂,市場需求推動技術進步,在科學界和企業界不斷努力研發下,未來發展還是值得期待。事實上,當前已經不少技術和產品初見成效。

新一代計算機芯片實現存算一體

就在上個月,有報道稱,瑞士洛桑聯邦理工學院的工程師設計了一種兼具邏輯運算和數據存儲功能的計算機芯片。

就如上文所言,現在的主流計算機,處理器和存儲芯片都是分離的,一直沿用馮諾依曼五十多年前確立的架構,在工作的時候,兩個單元之間需要頻繁地交換數據,消耗很大一部分時間和能量。

根據報道,這個研究組首次使用一種只有3個原子厚的平面材料——二硫化鉬(MoS2),進行創新設計,集邏輯運算和存儲功能為一體,大幅減少傳統設計中數據交換的損耗。

該團隊主要研究員Andras Kis說:“該款芯片可以減少存儲單元和處理單元之間數據傳輸的能量消耗,縮短了運算時間,縮小芯片占用的空間。”

可以預見,這款芯片如果最后能夠實現商用,將會為制造體積更小、更節能、處理速度更快的電腦,以及人工智能的發展鋪平道路。

科學家成功研制存算一體通用AI芯片

另外,密歇根大學盧偉教授及其團隊在去年也成功研發出過一款基于憶阻器陣列的通用 AI 芯片,憶阻器即同時兼備記憶和電阻的功能,是神經形態計算實現的關鍵。

根據報道,這款新型 AI 芯片將所有存儲計算功能集成在同一芯片上,真正實現了存算一體化,而且可以通過編程應用于多種人工智能算法,進一步提高計算速度,并減少能量損耗。

盧偉教授當時在接受媒體采訪的時候表示,這種新型 AI 芯片很適合切入的一個應用場景是基于推理的邊緣計算場景。

知存科技存算一體AI芯片已經小批量試產

知存科技成立于2017年10月,專注研發基于存算一體先進技術的人工智能芯片。根據官網介紹,該公司的創始成員來自國際上最早研發存算一體技術的專家團隊,并在2016年實現了全球第一款存算一體AI芯片。

當前,知存科技已經完成研發了兩款智能語音芯片:WTM1001和WTM2101,其中WTM1001是全球第一個存算一體芯片產品,并且已經進入小批量生產階段。WTM2101預計明年Q1進行正式的小批量試產。另外該公司還有一款面向視覺應用的芯片WTM3213,正在研發。

在存算一體技術的推進過程中,知存科技可謂是走在前列,憑借優秀的技術實力,成立三年時間,公司已經過得數億元融資,加入芯片量產。

閃億半導體計劃3年內完成首款芯片推廣及量產

閃億半導體成立于2017年7月,是閃易半導體的全資子公司。

據官網介紹,閃易半導體是一家研發高性能、低功耗、低成本的存算一體化AI芯片的集成電路公司,團隊成員分別畢業于清華大學和北京大學,分別在中美兩國的電路設計生產、人工智能開發企業擔任研發負責人。

該公司表示,計劃在三年內完成第一代語音產品在家電和物聯網領域的推廣和量產,同時設計和開發好第二代產品,用于圖像識別及安防領域。

閃億半導體于2019年10月發布了其首款存算一體化芯片產品,該公司負責人魯辭莽當時表示,這款芯片在運行效率上能提高超過10TOPS/W,成本可以比傳統AI芯片方案下降超一半。

恒爍半導體積極推進存算一體芯片商用

據合肥日報報道,NOR Flash廠商恒爍半導體與中國科大團隊在2019年7月完成了歷時兩年研發的基于NOR閃存架構的存算一體AI芯片系統演示。

根據報道,這是一款具有邊緣計算和推理的AI芯片,能實時檢測通過攝像頭拍攝的人臉頭像并給出計算概率,準確且穩定。可廣泛應用于森林防火中的人臉識別與救援、心電圖的實時監測、人工智能在人臉識別上的硬件解決方案等。

據研發團隊成員之一、中國科大博士陶臨風介紹,相較于傳統芯片,存算一體人工智能芯片具有能耗低、運算效率高、速度快和成本低的特點。

電子發燒友了解到,恒爍半導體目前存算一體方面暫時還無更多進展,不過公司一直在積極推動存算一體AI芯片商用。

小結

根據上述各家推出的芯片,存算一體芯片的優勢基本體現在,低能耗、高效率、成本低等優點,在音頻、圖像等人工智能領域有很好的應用,并且憑借其優勢,在一些傳統設備中可以有更多創新性的應用,雖然研發困難,但是市場需求看好,科學界和企業界都在持續積極研發,并逐漸取得突破性進展,存算一體芯片的發展未來值得期待。

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