電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/周凱揚(yáng)）回顧計算行業(yè)幾十年的歷史，芯片算力提升在幾年前，還在遵循摩爾定律。可隨著如今摩爾定律顯著放緩，算力發(fā)展已經(jīng)陷入瓶頸。而且禍不單行，陷入同樣困境的還有存儲。從新標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)的角度來看，存儲市場依然在朝著更高性能的方向發(fā)展。但以這些通用標(biāo)準(zhǔn)推出的產(chǎn)品，終究還是會被用到馮諾依曼架構(gòu)的計算體系中去。或許單個產(chǎn)品的性能有所增加，可面對AI計算的海量數(shù)據(jù)，這點(diǎn)提升還是有些不夠看。

以LLM這個熱門AI應(yīng)用而言，其數(shù)據(jù)量已經(jīng)在以2年750倍的速度爆發(fā)式增長，相較之下硬件算力正在以2年3倍的速度增長。但與存儲不同，硬件算力是可以靠堆規(guī)模來實(shí)現(xiàn)持續(xù)提升的，可存儲帶寬和互聯(lián)帶寬卻沒法擁有同樣的拓展性，只有存儲容量能夠勉強(qiáng)跟上。所以市場上多數(shù)都在追求某種形式的存算一體方案，但實(shí)現(xiàn)的形式和技術(shù)路線不盡相同。

近存方案，更大的SRAM和HBM

對于我們說的存儲墻而言，其實(shí)在SRAM上并不那么明顯，這種最接近處理單元的存儲，常被用作高速緩存，不僅讀寫速度極快，能效比更是遠(yuǎn)超DRAM。但SRAM相對其他存儲而言，存儲密度最低，成本卻不低。所以盡管現(xiàn)如今雖然更大的SRAM設(shè)計越來越普遍，但容量離DRAM還差得很遠(yuǎn)。

但這并不代表這樣的設(shè)計沒有人嘗試，對于愿意花大成本的廠商而言，還是很高效的一條技術(shù)路線。以特斯拉為例，其Tesla Dojo超算系統(tǒng)的自研芯片D1就采用了超大SRAM的技術(shù)路線。Dojo在其網(wǎng)格設(shè)計中采用了超快且平均分布的SRAM。
單個D1核心擁有1.25MB的SRAM，加載速度達(dá)到400GB/s，存儲速度達(dá)到270GB/s。單個D1芯片的SRAM緩存達(dá)到440MB。簡單來說，Dojo可以用遠(yuǎn)超L2緩存級別的SRAM容量，實(shí)現(xiàn)L1緩存級別的帶寬和延遲。

當(dāng)然了，這樣的設(shè)計注定代表了投入大量的成本。在特斯拉2023財年Q4的財報會議上，馬斯克強(qiáng)調(diào)他們做了英偉達(dá)和Dojo的兩手準(zhǔn)備。Dojo作為長遠(yuǎn)計劃，因?yàn)樽罱K的回報可能會值回現(xiàn)在的投入，但他也強(qiáng)調(diào)這確實(shí)不是什么高收益的項(xiàng)目。

所以對于已有的計算架構(gòu)來說，走近存路線，提高DRAM的性能是最為適合的，比如HBM。HBM作為主流的近存高帶寬方案，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在新一代的AI芯片、GPU上。以HBM3e為例，1.2TB/s的超大帶寬足以滿足現(xiàn)如今絕大多數(shù)AI芯片的數(shù)據(jù)傳輸。未來的HBM4更是承諾1.5TB/s到2TB/s的帶寬，

HBM的方案象征了目前DRAM堆疊的集大成技術(shù)，但目前還是存在不少問題，比如更高的成本以及對產(chǎn)能的要求。在現(xiàn)如今的AI需求驅(qū)動下，新發(fā)布的芯片很難再采用HBM設(shè)計的同時，保證大批量量產(chǎn)，無論是HBM產(chǎn)能還是CoWoS產(chǎn)能都處于滿載的階段，而且與制造廠商強(qiáng)綁定。可恰恰存儲帶寬決定了AI應(yīng)用的速度，所以在HBM方案量產(chǎn)困難成本高昂的前提下，即便是英特爾和AMD這樣的廠商也經(jīng)不起這樣揮霍，不少其他廠商更是選擇了看下存內(nèi)計算。

存內(nèi)計算與處理，需要解決算力與存儲雙瓶頸

為了解決AI計算中數(shù)據(jù)存取的效率問題，把數(shù)據(jù)處理和篩選的工作放在存儲端，就能極大地降低數(shù)據(jù)移動的能耗。以三星的PIM技術(shù)為例，其將關(guān)鍵的算法內(nèi)核放在內(nèi)存中的PCU模塊中執(zhí)行，相比已有的HBM方案，PIM-HBM可以將能耗降低70%以上。而且不僅是HBM，PIM也可以集成到LPDDR、GDDR等存儲方案中。

不過存內(nèi)處理的方案只解決了功耗和效率的問題，并沒有對計算性能和存儲性能帶來任何大幅提升。至于將主要計算工作交給存內(nèi)的計算單元，就是存內(nèi)計算的目標(biāo)了，比如不少廠商嘗試的模擬存內(nèi)計算（AIMC）。但這類方案實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行化運(yùn)算的同時，還是需要昂貴的數(shù)模轉(zhuǎn)換器，以及逃不開的錯誤檢測。至于數(shù)字存內(nèi)計算方案，一定程度上規(guī)避了模擬存內(nèi)計算的缺陷，但還是犧牲了一些面積效率。對于一些大模型AI應(yīng)用而言，單芯片的存儲容量擴(kuò)展性堪憂。

所以數(shù)?；旌铣闪诵碌难芯糠较?，比如中科院微電子研究所就在今年的ISSCC大會上發(fā)表了數(shù)?；旌洗嫠阋惑w芯片的論文，其采用模擬方案來進(jìn)行陣列內(nèi)位乘法計算，利用數(shù)字方案來進(jìn)行陣列外多位移位累加計算，從而達(dá)到整體的高能量效率和面積效率，INT8精度下的計算峰值能效可達(dá)111.17TFLOPS/W.
除此之外，還有存間計算的廠商，將計算單元放在不同的SRAM之間。以存間計算初創(chuàng)公司Untether AI為例，他們以打造存內(nèi)推理加速器AI為主，通過將計算單元放在兩個存儲單元之間，其IC可以提供更高能效比的推理性能。比如他們在打造的第二代IC，speedAI240，集成了1400個定制RISC-V核心，可以提供至高2PetaFlops的推理性能，能耗比最高可達(dá)30 TFLOPS/W。

除了各種存算一體架構(gòu)的算力瓶頸外，存儲本身也需要做出突破。以三星的PIM為例，其雖然在DRAM上引入了PIM計算單元，但并未對DRAM本身的帶寬的性能帶來提升，這就造成了在存算一體的架構(gòu)中，依然存在計算單元與存儲器性能不平衡的問題，各種其他類型的存儲器，包括MRAM、PCM、RRAM，除了量產(chǎn)問題外，寫入速度和功耗的問題也還未實(shí)現(xiàn)突破。

西安紫光國芯為此提出了一種3D異質(zhì)集成DRAM架構(gòu)，邏輯晶圓通過3D混合鍵合工藝堆疊至SeDRAM晶圓上，進(jìn)一步提升了訪存帶寬，降低了單位比特能耗，還能實(shí)現(xiàn)超大容量。從去年紫光國芯在VLSI 2023發(fā)布的論文來看，其SeDRAM已經(jīng)發(fā)展至新一代多層陣列架構(gòu)。結(jié)合低溫混合鍵合技術(shù)和mini-TSV堆疊技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)135Gbps/Gbit的帶寬和0.66pJ/bit的能效。

寫在最后

其實(shí)無論是哪一種突破存儲墻瓶頸的方式，最終都很難逃脫復(fù)雜工藝帶來的挑戰(zhàn)。行業(yè)遲遲不愿普及相關(guān)的存算技術(shù)，還是在制造工藝上沒有達(dá)到適合普及的標(biāo)準(zhǔn)，無論是良率、成本還是所需的設(shè)計、制造流水線變化。已經(jīng)占據(jù)主導(dǎo)地位的計算芯片廠商，也不會選擇非得和存儲綁在一條船上，但行業(yè)必然會朝這個方向發(fā)展。

此外，不少存內(nèi)計算的堆疊方案中，還沒有選擇將主計算資源的CPU或GPU與存儲垂直堆疊，而是把部分計算負(fù)載交給與存儲結(jié)合的計算單元。這樣一來既提高了AI計算的效率，又不會因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)變化而出現(xiàn)不兼容的情況。從行業(yè)發(fā)展的角度來看，近存計算和存內(nèi)處理最有可能先普及開來。