2023第三期科技趋势推荐——存算一体
2023-06-30
存算一体
资本和产业双轮驱动，存算一体芯片将在垂直细分
领域迎来规模化商用。[1]
资本和产业双轮驱动，存算一体芯片将在垂直细分
领域迎来规模化商用。[1]
随着人工智能、物联网、大数据等应用的兴起，数据以爆发式的速度增长。自2012年起，全世界每天产生的数据量约为2.5×1018 Byte，且该体量仍然以每40个月翻倍的速度在持续增长。海量数据的高效存储、迁移与处理成为当前信息领域的重大挑战。然而，由于冯诺依曼架构的局限性，数据的高效处理遇到了存储墙和功耗墙两大问题。一方面，存储器的访问速度远远小于处理器的运算速度，导致处理器的实际算力远低于理论算力，难以满足大数据应用的快、准响应需求，称为存储墙问题；另一方面，冯诺依曼架构的存储与计算分离，数据在存储器与处理器之间的频繁迁移带来巨大的传输功耗，称为功耗墙瓶颈。例如，英伟达的研究报告指出，在22 nm工艺节点下，浮点运算所需的数据传输功耗是数据处理功耗的约200倍。为了缓解冯诺依曼架构瓶颈，目前产业界采用的主流方案是通过高速接口、光互联、三维堆叠、增加片上缓存等方法来提高数据带宽，并把存储器和处理器之间的数据传输距离缩短，以减小功耗，但这并不能从根本上解决冯诺依曼架构瓶颈。存算一体作为一种新型计算架构，直接利用存储器本身进行数据处理，从根本上消除数据搬运，实现存储与计算融合一体化，有望突破冯诺依曼架构存储墙与功耗墙瓶颈，成为后摩尔时代集成电路领域的重点研究方向之一。 [2]
存算一体旨在计算单元与存储单元融合，在实现数据存储的同时直接进行计算，以消除数据搬移带来的开销，极大提升运算效率，以实现计算存储的高效节能。近年来，半导体制造技术的突飞猛进，以及AI、元宇宙等算力密集应用的崛起，为存算一体技术提供了新的制造平台和产业驱动力。北京大学集成电路学院院长蔡一茂认为，目前存算一体已经在产业细分领域掀起了创业浪潮，并受到投资界和产业界的关注和投入。在大方向上，存算一体在技术上向着高精度、高算力和高能效的方向发展。在资本和产业双轮驱动下，基于SRAM、NOR Flash等成熟存储器的存内计算将在垂直领域迎来规模化商用。其中，基于SRAM的存算一体芯片技术成熟，读写速度快，主要面向高性能、高算力AI计算应用；基于DRAM的存算一体芯片技术成熟，存储密度高，在适配大型AI模型方面具有优势；基于Flash的存算一体芯片大多基于NOR Flash技术，存储容量较小，但工艺成熟度较高，面向消费电子与IoT设备；基于RRAM等新型处理器，目前仍处于探索阶段，应用场景为智能家居、硬件安防等。[3]
另外，现阶段大国博弈加剧全球产业链、供应链重构，同时中国集成电路先进工艺的开发受到制约，单纯依靠先进制程等技术的单点突破成本高、周期长。因此，在补全产业链短板、攻坚关键技术的同时，还应充分利用现有产业链和研究基础，从系统层次布局多途径协同方案，采用国内成熟、领先的技术和计算架构，摸索更加高效可行的技术路径。为实现高算力芯片不断突破，需要扎根于中国现有产业基础，探寻底层计算架构的变革性方法，探索“架构+集成+系统”协同一体的自主可控创新路径。采用成熟制程和先进集成，结合CGRA和存算一体等国内领先的新型架构，在芯粒技术基础上实现晶圆级的高算力芯片是一条可行的突破路径，该路径能够利用现有优势技术，在更低的成本投入下，更快地提升芯片算力。[4]
注释：
[1].达摩院：2023十大技术趋势.[EB/OL].[2023-04-04].
https://damo.alibaba.com/techtrends/2023
[2].郭昕婕,王光燿,王绍迪.存内计算芯片研究进展及应用[J].电子与信息学报,2023,45(05):1888-1898.
[3].北京大学集成电路学院院长蔡一茂:存算一体助推AI新突破[N].中国计算机报,2023-04-17(003).DOI:10.28468/n.cnki.njsjb.2023.000067.
[4].姚鹏,宋昌明,胡杨等.高算力芯片未来技术发展途径[J].前瞻科技,2022,1(03):115-129.
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