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        ReRAM存算一體AI大算力芯片的獨特優勢

        Carol Li ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:李彎彎 ? 2022-06-20 08:00 ? 次閱讀
        電子發燒友網報道(文/李彎彎)近幾年,隨著傳統馮·諾依曼結構的瓶頸逐漸顯現,越來越多企業投身于存算一體芯片研發的浪潮中,試圖打破“存算墻”、“能耗墻”和“編譯墻”對AI應用進一步發展帶來的掣肘,在 “超摩爾時代”走出新的道路。盡管有著相似的目標,但各企業采取的技術路線卻不盡相同。

        早期有企業基于Flash做模擬的存算一體芯片,例如美國的Mythic等,已實現產品量產。同時還有一些奮斗在存算一體架構道路上的創業伙伴選擇了SRAM,不同的存儲介質都有各自的屬性特點,針對不同應用場景的要求存在不同的優劣勢。比如基于Flash做的存算一體芯片,介質和工藝比較成熟,功耗低,但精度較低、算力較小,可以滿足語音識別、智能穿戴等場景的要求,卻難以滿足高精度、大算力場景的要求;SRAM因為面積(密度)、成本以及漏電流等自身屬性,更加適合于對待機功耗不敏感、對算力要求在中小算力范疇的場景。

        ReRAM(RRAM)是近年來被產學界均寄予厚望的新型非易失性憶阻器,為此,電子發燒友采訪到億鑄科技創始人、董事長兼 CEO熊大鵬博士,就基于ReRAM存算一體芯片的技術優勢、ReRAM目前的工藝進展、存算一體未來的市場機會等多個問題進行了探討。


        ReRAM存算一體的獨特優勢


        億鑄科技是基于ReRAM這種新型憶阻器設計存算一體AI大算力芯片的企業。

        ReRAM存儲介質的優勢:

        存儲介質是實現存算一體的底層物理器件,不同存儲介質的選擇,會對存算結果產生重大影響。ReRAM全稱是電阻式隨機存取存儲器,是以非導性材料的電阻在外加電場作用下,在高阻態和低阻態之間實現可逆轉換為基礎的非易失性存儲器。

        ReRAM的核心優勢:

        非易失性和低功耗:ReRAM不用的時候不需要上電,靜態功耗為零,讀寫之外的功耗為0;

        面積小、密度高:ReRAM的單元面積極小,可做到4F2,理論上不需要晶體管,一般是加一個選擇管,所以就是1TnR,面積上成倍縮??;

        微縮化發展:可以持續利用先進制程升級迭代,目前最先進的量產工藝為28nm,未來持續演進的空間很大;目前已經能做到幾百MB的存儲容量,大大超過了前主流AI算力芯片的片上存儲容量,未來ReRAM存算一體芯片的存儲容量可以做到幾個GB,甚至更高。

        讀寫速度:讀寫速度比NAND Flash提升了2~3個數量級,明顯優于Flash;

        高精度和大算力:億鑄和ReRAM工藝foundry聯合研發基于ReRAM的全數字化存算一體MACRO,具有支持高精度和大算力的優勢和潛力;

        穩定性強:對工藝制程上一些微小的差異和干擾不敏感,具有很強的魯棒性。溫度適應范圍廣(-40~125℃),同時還具有良好的抗電磁干擾能力(EMC);

        兼容性(工程實現相對容易):ReRAM本身對CMOS工藝兼容性很好。
        因為上述種種優勢,ReRAM被認為是實現存算一體的最佳憶阻器選擇。

        存算一體架構的優勢

        存算一體架構,打破了傳統馮·諾依曼架構下存在的存儲墻。在異構架構下,存儲墻導致了大量數據在計算單元和存儲單元間頻繁移動,使60-90%的能耗用于數據搬運而非數據計算,這也是導致了能耗墻的問題主要原因。

        為解決存儲墻問題,業界采用了很多架構上的設計優化方案,比如多級緩存和非常復雜與精巧的數據流動態實時控制和管理。但是這些“方案”從理論上來說無法由編譯器自動“理解”,無法自動優化芯片的執行程序代碼,必須投入大量成本去做手動優化。而存算一體架構解決了存儲墻問題,無需特別考慮數據流動態實時控制和優化問題,其計算資源、存儲資源和輸入/輸出接口帶寬資源等資源分配是靜態的,可以通過工具實現合理優化,這對將來產品的部署非常有利,也大大降低了平臺的遷移難度和成本。

        全數字化實現存算一體大算力AI芯片優勢

        目前業內大多采用的是模擬計算做存算一體芯片,而億鑄科技提出以全數字化的方式實現ReRAM存算一體AI大算力芯片技術路線。那么,全數字方式有什么優勢呢?

        在著墨全數字方式之前,不妨先來看看模擬的方式的優缺點。模擬計算方式做存算一體特別適合于低功耗、小算力、低精度的應用場景,比如語音關鍵詞識別、智能穿戴、AIOT等。
        由于采用非易失性憶阻器,無論斷電與否,寫入憶阻器的計算參數均不會丟失。利用憶阻器的這個特點,把計算系數(比如向量或矩陣的系數、神經網絡的系數)寫進憶阻器(好比可編程電阻),將輸入的數據進行數模轉換變成電壓值,電壓值通過電阻產生電流,再將電流進行模數轉換成計算結果。如此,根據歐姆定律和基爾霍夫定律實現了乘積累加計算,完成模擬計算過程。也就是說,由一個電阻實現乘法和加法計算,這個電阻替代了傳統數字電路的一個乘法器和加法器。在數字電路里,乘法器和加法器往往需要幾百個晶體管,而現在只需要一個電阻,也就是若干個晶體管就能實現。這意味著,它的電路簡單了幾百倍,能耗也節省了幾百上千倍,這是模擬計算跟傳統的數字電路相比所擁有的一個巨大優勢。

        然而,模擬計算存在幾個問題。

        第一,如何保證電阻的精度?熊大鵬博士向電子發燒友介紹,業界采取了從工藝、硬件電路設計軟件等多種方式,試圖對精度進行補償,最后發現模擬存算一體存在明確的天花板,做到8位或者16位的精度難度很大。

        第二,模擬計算必須從數字域轉換到模擬域來做計算,再把計算結果轉回到數字域,這就需要數模/模數(AD/DA)轉換,而這本身就帶來了性能、能耗還有電路復雜度等問題。

        所以盡管模擬存算一體能夠省面積、功耗低、電路簡單(相對于傳統數字電路而言),但因其仍然存在模數和數模轉化的部分以及精度補償等設計,仍然有其電路設計的復雜性,同時還有精度不夠、算力不高等問題。

        熊大鵬博士表示,業界也嘗試過不同的方法來解決這兩個問題,比如,有不少企業選擇了混合式設計的路線——也就是采取部分模擬、部分數字的方式,通過數字的部分來改善精度和AD/DA帶來性能限制的問題,同時兼具模擬在性能、功耗上等方面的優勢。但這仍然無法給AI算力密度和能效比的提升帶來一條可持續發展的技術路徑。

        億鑄團隊和一家國際ReRAM新型存儲技術領軍企業的技術專家團隊以及公司內部的核心研發團隊聯合就這兩個問題進行了深入分析和解決方案探索,結合ReRAM存儲介質各項屬性的比較優勢,億鑄科技認為全數字化方式是當前實現存算一體AI大算力芯片的最佳路徑。

        ReRAM工藝28nm/22nm已經成熟量產


        ReRAM作為一種新型憶阻器,目前的工藝進展情況如何呢?

        據熊大鵬博士介紹,目前在全球范圍內,不管是ReRAMIP還是ReRAM先進工藝制程,比較成熟的兩家公司為臺積電和昕原半導體。業內已有知名頭部企業采用ReRAM設計下一代芯片,因此,2021年被業內稱為“ReRAM元年”。

        而億鑄科技更是和該國際ReRAM領軍企業構建了緊密的合作伙伴關系,二者珠聯璧合,強有力地推動了存算一體芯片的研發和商業化落地及生態構建。

        存算一體大算力AI芯片的市場機會


        從應用場景來看,存算一體大算力AI芯片主要面向數據中心、自動駕駛等對算力密度、能效比需求很高的領域。在這領域,相比于傳統的AI芯片或者GPU,存算一體芯片在PPA(PPA即Performance性能、Power功耗、Area尺寸)的表現將會非常亮眼。換言之,存算一體大算力AI芯片在單位面積相同的情況下,在計算性能、能效比等方面均會有數量級的提升。比如,同在75W功耗的前提下,億鑄ReRAM存算一體大算力芯片算力可達1POPS(INT8)以上。據熊大鵬博士介紹,基于ReRAM的存算一體28nm工藝相對于7nm 的GPU,算力可以提升十倍左右。這意味著對于終端用戶來說,可以在不增加物理空間的前提下,大大提升算力密度,大幅度降低能耗,減少采購和運維成本。

        如今在大算力AI推理計算的解決方案里,算力和能效比的提升主要依賴工藝制程的演進。而當演進之路逐漸達到物理極限,上層的算法日益復雜、迭代加速,AI大算力芯片處于兩者剪刀差中,其發展破局之路被越來越多地寄希望于創新架構,從根本上跳出馮·諾依曼架構體系,解決存儲墻以及存儲墻帶來的能耗墻和編譯墻(軟件生態依賴)問題。根據熊大鵬博士所述,不管是中心側還是邊緣側的潛在客戶對億鑄ReRAM存算一體大算力芯片都非常期待,而億鑄團隊對于產品的成功落地有著必勝的信心。
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          國產芯片何去何從?關于中國芯片這些話如鯁在喉

          作為一家以AI、云計算、通信等技術為核心關注點的自媒體,芯片是永遠無法繞開的話題。腦極體最早開始關注....
          的頭像 腦極體 發表于 03-08 09:36 ? 6434次 閱讀

          終端AI芯片加速出貨,未來或許不存在獨立AI芯片

          電子發燒友網報道(文/李彎彎)近幾年,AI技術在各行各業實現應用落地,終端AI芯片出貨量明顯上升,語....
          的頭像 Carol Li 發表于 02-27 09:41 ? 2029次 閱讀
          終端AI芯片加速出貨,未來或許不存在獨立AI芯片

          負載和功耗太大?邊緣計算芯片來承擔

          在云計算接手了大部分計算任務的當下,邊緣計算也在萌芽。與計算資源和服務都放在數據中心的云計算相比,如....
          的頭像 E4Life 發表于 02-16 09:22 ? 2083次 閱讀
          負載和功耗太大?邊緣計算芯片來承擔

          獨角獸崛起:疫情下的歐洲科創軍團

          近日風投公司Atomico新近發布《歐洲科技現狀》分析報告稱,歐洲2021年新增98家獨角獸公司(即....
          的頭像 腦極體 發表于 01-27 09:03 ? 4662次 閱讀

          聯想投資寒武紀行歌,后者致力于自動駕駛AI芯片業務

          近日,企查查顯示,寒武紀行歌(南京)科技有限公司發生工商變更,新增聯想(北京)有限公司等多名股東。公....
          的頭像 Carol Li 發表于 01-15 08:00 ? 1864次 閱讀
          聯想投資寒武紀行歌,后者致力于自動駕駛AI芯片業務

          關于七〇六天熠系列龍芯3C5000L服務器

            七〇六天熠系列龍芯3C5000L服務器,超高性能2u四路7A2000,存算一體4U雙路36盤,基....
          的頭像 我快閉嘴 發表于 01-13 16:29 ? 1240次 閱讀
          關于七〇六天熠系列龍芯3C5000L服務器

          車規級芯片與手機芯片又什么不一樣的地方嗎

          車規級芯片是,汽車元件。車規級是適用于汽車電子元件的規格標準。目前汽車電動化、智能化、網聯化、共享化....
          的頭像 Les 發表于 01-01 17:23 ? 2464次 閱讀

          SENSORO 攜手 Graphcore,打造基于 IPU 的城市 ESG 方案

          日前,SENSORO(北京升哲科技有限公司)宣布正與Graphcore(擬未)合作,打造基于IPU計....
          的頭像 升哲科技 發表于 12-29 11:46 ? 100次 閱讀
          SENSORO 攜手 Graphcore,打造基于 IPU 的城市 ESG 方案

          2021,中國計算產業的“攀登者勛章”

          經歷了2018-2019年的諸多外部形勢變化之后,發展計算產業,走向科技自立成為了中國社會的全面共識....
          的頭像 腦極體 發表于 12-27 09:17 ? 1684次 閱讀

          愛芯元智亮相ICCAD 2021:詳解自研芯片AI賦能ISP提升畫質

          隨著產業智能化的深入,集成電路市場規模迎來新一輪上升趨勢,其中AI芯片已成為引領產業增長的主流方向之....
          發表于 12-24 15:19 ? 678次 閱讀
          愛芯元智亮相ICCAD 2021:詳解自研芯片AI賦能ISP提升畫質

          燧原科技發布第二代云端人工智能推理加速卡云燧 i20

          近年來,國內外各大 AI 巨頭的大規模語言模型(large language model,LLM)一....
          的頭像 RTThread物聯網操作系統 發表于 12-15 09:28 ? 764次 閱讀

          匹敵7nm GPU,燧原科技第二代云端AI推理卡發布,落地服務器、身份識別、車路協同等應用

          數據算力需求的日益增長帶動了AI芯片行業的興起,作為中國AI芯片的中堅力量,燧原科技聚焦于AI訓練與....
          的頭像 21克888 發表于 12-09 13:12 ? 970次 閱讀
          匹敵7nm GPU,燧原科技第二代云端AI推理卡發布,落地服務器、身份識別、車路協同等應用

          關于芯片的股票有哪些

          芯片龍頭股。公司是中國領先的擁有芯片設計、晶圓制造、封裝測試等全產業鏈一體化經營能力的半導體企業,產....
          的頭像 倩倩 發表于 12-09 10:17 ? 5248次 閱讀

          這家基于憶阻器的存算一體AI芯片供應商 完成過億元融資

          電子發燒友網報道(文/李彎彎)近日消息,億鑄科技(杭州)有限責任公司(簡稱“億鑄科技”)宣布完成過億....
          的頭像 Carol Li 發表于 12-09 10:10 ? 3867次 閱讀
          這家基于憶阻器的存算一體AI芯片供應商 完成過億元融資

          中國國產芯片最新突破 2021

          中國國產芯片最新突破 2021:據了解,我國的最新芯片國產能生產出11nm制程芯片的光刻機預計在20....
          的頭像 lhl545545 發表于 12-08 16:15 ? 14148次 閱讀

          探討AI芯片設計和開發的6個挑戰

          AI實現的特點有哪些? AI芯片設計和開發面臨哪些挑戰? ...
          發表于 11-02 09:19 ? 661次 閱讀

          人工智能AI芯片到底怎么用

          什么是人工智能(AI)芯片? AI芯片的主要用處有哪些? 在AI任務中,AI芯片到底有多大優勢? ...
          發表于 09-22 08:00 ? 1452次 閱讀

          一文揭開AI芯片的神秘面紗 精選資料分享

          今天一朋友咨詢我AI芯片怎么樣?我是搞軟件的,歷來計算機系專業學生里搞軟件的不懂硬件,但是要聊到AI芯片,它真的很簡單,...
          發表于 07-26 08:01 ? 577次 閱讀

          清華出品:最易懂的AI芯片報告!人才技術趨勢都在這里 精選資料分享

          清華出品:最易懂的AI芯片報告!人才技術趨勢都在這里  2010 年以來, 由于大數據產業的發展, 數據量呈現爆炸性增長...
          發表于 07-23 09:19 ? 1420次 閱讀

          AI芯片最新格局分析 精選資料分享

          來源:中金公司,作者黃樂平、何玫與楊俊杰AI 芯片設計是人工智能產業鏈的重要一環。 自 2017 年 5 月以來,各 AI 芯片廠商的...
          發表于 07-23 07:14 ? 615次 閱讀

          AI芯片格局最全分析 精選資料分享

          本文分析了國內外AI芯片的格局和特點,作者認為,在AI芯片領域,國外芯片巨頭占據了絕大部分市場份額,不論是在人才聚集還是...
          發表于 07-23 07:10 ? 1081次 閱讀

          AI芯片最新格局分析 精選資料分享

          來源:中金公司,作者黃樂平、何枚與楊俊杰AI 芯片設計是人工智能產業鏈的重要一環。 自 2017 年 5 月以來,各 AI 芯片廠商的...
          發表于 07-23 07:08 ? 919次 閱讀

          這樣的AI芯片公司在2019年很危險! 精選資料分享

          文 | 包永剛 來自雷鋒網(leiphone-sz)2018年,中興事件引發中國“缺芯“的大討論,恰逢第三次AI熱潮,國內外科技巨頭也紛紛入...
          發表于 07-23 06:16 ? 929次 閱讀

          自動駕駛AI芯片現狀分析

          自動駕駛AI芯片到位了么?
          發表于 12-04 06:13 ? 1255次 閱讀