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達摩院成功研發存算一體AI芯片,性能提升10倍以上

新聞 人工智能
達摩院成功研發新型架構芯片。該芯片是全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體AI芯片,可突破馮·諾依曼架構的性能瓶頸,滿足人工智能等場景對高帶寬、高容量內存和極致算力的需求。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

達摩院成功研發新型架構芯片。該芯片是全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體AI芯片,可突破馮·諾依曼架構的性能瓶頸,滿足人工智能等場景對高帶寬、高容量內存和極致算力的需求。在特定AI場景中,該芯片性能提升10倍以上,能效比提升高達300倍。

達摩院存算一體芯片

過去70年,計算機一直遵循馮·諾依曼架構設計,運行時數據需要在處理器和內存之間來回傳輸。隨著時代發展,這一工作模式面臨較大挑戰:在人工智能等高并發計算場景中,數據來回傳輸會產生巨大的功耗;目前內存系統的性能提升速度大幅落后于處理器的性能提升速度,有限的內存帶寬無法保證數據高速傳輸。

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馮·諾依曼和馮·諾依曼計算機

在摩爾定律逐漸放緩的背景下,存算一體成為解決計算機性能瓶頸的關鍵技術。存算一體芯片類似人腦,將數據存儲單元和計算單元融合,可大幅減少數據搬運,從而極大地提高計算并行度和能效。這一技術早在上世紀90年代就被提出,但受限于技術的復雜度、高昂的設計成本以及應用場景的匱乏,過去幾十年,業界對存算一體芯片的研究進展緩慢。

達摩院研發的存算一體芯片集成了多個創新型技術,是全球首款使用混合鍵合3D堆疊技術實現存算一體的芯片。該芯片內存單元采用異質集成嵌入式DRAM(SeDRAM),擁有超大帶寬、超大容量等特點;計算單元方面,達摩院研發設計了流式的定制化加速器架構,對推薦系統進行“端到端”的加速,包括匹配、粗排序、神經網絡計算、細排序等任務。

得益于整體架構的創新,該芯片同時實現了高性能和低系統功耗。在實際推薦系統應用中,相比傳統CPU計算系統,存算一體芯片的性能提升10倍以上,能效提升超過300倍。該技術的研究成果已被芯片領域頂級會議ISSCC 2022收錄,未來可應用于VR/AR、無人駕駛、天文數據計算、遙感影像數據分析等場景。

達摩院計算技術實驗室科學家鄭宏忠表示:“存算一體是顛覆性的芯片技術,它天然擁有高性能、高帶寬和高能效的優勢,可以從底層架構上解決后摩爾定律時代的芯片性能和能耗問題,達摩院研發的芯片將這一技術與場景緊密結合,實現了內存、計算以及算法應用的完美融合。”

據悉,達摩院計算技術實驗室專注研究芯片設計方法學和新型計算機體系結構技術,已擁有多項領先成果,在ISSCC、ISCA、MICRO、HPCA等頂級會議上發表多篇論文。

 

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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