在灣芯展SEMiBAY2024《HBM與存儲(chǔ)器技術(shù)與應(yīng)用論壇》上，億鑄科技創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO熊大鵬發(fā)表了題為《超越極限：大算力芯片面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)和解決策略》的演講。

熊大鵬博士提出，在AI大模型技術(shù)的推動(dòng)下，算力迎來(lái)需求拐點(diǎn)，硬件架構(gòu)將成為滿足算力需求的關(guān)鍵路徑之一，未來(lái)算力增長(zhǎng)將以存儲(chǔ)單元為中心。

大模型時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

在AI大模型時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)、算力、參數(shù)量的不斷提升，模型能力顯著增強(qiáng)。熊大鵬博士指出，大模型已經(jīng)從量變逐漸演變?yōu)橘|(zhì)變，當(dāng)模型體量足夠大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)類似人類“開(kāi)悟”的涌現(xiàn)能力，大模型的推理能力將顯著提升。這一變化預(yù)示著AI應(yīng)用的最后一公里即將打通，業(yè)務(wù)落地將推動(dòng)對(duì)AI計(jì)算能力的需求迎來(lái)拐點(diǎn)。

Omdia最新報(bào)告《云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心人工智能處理器預(yù)測(cè)》顯示，用于云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心人工智能的GPU和其他加速芯片的市場(chǎng)規(guī)模已從2022年的不到100億美元增長(zhǎng)到2024年的780億美元，并預(yù)計(jì)到2029年將達(dá)到1510億美元。然而，2026年市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)一個(gè)明顯的拐點(diǎn)，增長(zhǎng)動(dòng)力將從技術(shù)采用轉(zhuǎn)向人工智能應(yīng)用需求的變化。

此外，IDC預(yù)測(cè)，未來(lái)的人工智能服務(wù)器將注重提高計(jì)算能力和處理效率（能效比），以適應(yīng)更復(fù)雜、更大規(guī)模的人工智能應(yīng)用。預(yù)計(jì)到2027年，用于推理的AI算力占比將達(dá)到72.6%，未來(lái)有望達(dá)到95%為推理，5%為訓(xùn)練。

應(yīng)用落地需要硬件架構(gòu)突破

然而，現(xiàn)有的芯片硬件性能提升速度已難以滿足算法模型急劇增長(zhǎng)的算力需求。摩爾定律，這個(gè)曾經(jīng)指導(dǎo)半導(dǎo)體行業(yè)發(fā)展的黃金法則，如今正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。國(guó)信證券經(jīng)濟(jì)研究所報(bào)告指出，大模型參數(shù)規(guī)模每18個(gè)月增長(zhǎng)35倍，而摩爾定律下的芯片僅增長(zhǎng)2倍。因此，探索和發(fā)展新的硬件架構(gòu)成為算力突破的關(guān)鍵路徑之一。

熊大鵬博士強(qiáng)調(diào)，在現(xiàn)有的硬件架構(gòu)下，目前AI芯片面臨著“三堵墻”問(wèn)題：存儲(chǔ)墻、能耗墻和編譯墻。存儲(chǔ)墻是指存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度跟不上計(jì)算單元的數(shù)據(jù)處理速度，導(dǎo)致性能瓶頸的問(wèn)題。

同時(shí)，由于存儲(chǔ)墻的存在則帶來(lái)了能耗墻和編譯墻的問(wèn)題。能耗墻是指隨著芯片性能的提升，能耗和散熱問(wèn)題成為限制進(jìn)一步性能提升的主要因素。編譯墻則是隨著AI模型的復(fù)雜性增加，編譯器需要處理的數(shù)據(jù)量和計(jì)算任務(wù)也急劇增加，這使得靜態(tài)編譯優(yōu)化變得非常困難，手動(dòng)優(yōu)化又消耗了大量時(shí)間和成本。

存算一體開(kāi)啟算力第二增長(zhǎng)曲線

面對(duì)這一挑戰(zhàn)，億鑄科技選擇創(chuàng)新，用“存算一體超異構(gòu)”架構(gòu)這一全新的芯片設(shè)計(jì)思路，極大地減少了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的延遲，提升了整體的計(jì)算效率和能效比。

熊大鵬博士指出，想要打破AI芯片“三堵墻”，就需要從算力的第一性原理（阿姆達(dá)爾定律）來(lái)著手，將數(shù)據(jù)搬運(yùn)量大幅下降，使得F值接近于0，才能保證有效算力密度線性增長(zhǎng)。目前業(yè)內(nèi)主要存在兩種解決方式：一種是存內(nèi)計(jì)算，另一種是近存計(jì)算。

存內(nèi)計(jì)算是通過(guò)將存儲(chǔ)和計(jì)算功能融合，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)延遲，提升性能和能效。在理想狀態(tài)下，F(xiàn)=0，能夠?qū)崿F(xiàn)存儲(chǔ)與計(jì)算無(wú)縫融合。近存計(jì)算則是將存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元通過(guò)先進(jìn)封裝集成在一起，增加訪存帶寬、減少數(shù)據(jù)搬移時(shí)延，以提升整體計(jì)算效率。

熊大鵬博士強(qiáng)調(diào)，通過(guò)存算一體架構(gòu)等技術(shù)，可以突破傳統(tǒng)計(jì)算模式的瓶頸，實(shí)現(xiàn)更高的有效算力，打破有效算力的天花板。未來(lái)，以算力單元為中心的時(shí)代即將結(jié)束，算力第二增長(zhǎng)曲線將以存儲(chǔ)單元為中心。

熊大鵬博士表示，億鑄科技自成立以來(lái)，始終致力于通過(guò)存算一體，提供貢獻(xiàn)更具性價(jià)比、更高能效比、更大算力發(fā)展空間的AI大算力芯片發(fā)展新路徑。2023年3月，面對(duì)ChatGPT等大模型帶來(lái)的AI算力挑戰(zhàn)，億鑄科技首次提出“存算一體超異構(gòu)”，為大模型時(shí)代AI大算力芯片發(fā)展提供全新思路。

未來(lái)，隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，算力的需求也在不斷增長(zhǎng)。億鑄科技將通過(guò)創(chuàng)新的存算一體架構(gòu)，為AI芯片的發(fā)展提供新的方向。在大模型時(shí)代，億鑄科技的技術(shù)和產(chǎn)品將為AI技術(shù)的發(fā)展提供強(qiáng)大的支持，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向前發(fā)展。隨著億鑄科技技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用的不斷擴(kuò)展，我們有理由期待，AI芯片技術(shù)將迎來(lái)一個(gè)新的發(fā)展階段，為科技進(jìn)步做出更大的貢獻(xiàn)！