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AI芯片需要怎樣的內(nèi)存

電子設(shè)計(jì) ? 來源:電子設(shè)計(jì) ? 作者:電子設(shè)計(jì) ? 2020-10-30 05:03 ? 次閱讀

經(jīng)歷了幾年的高速發(fā)展之后,人工智能(簡稱 AI)不再是新鮮的名詞,它已經(jīng)作為一個重要的生產(chǎn)工具,被引入到我們工作和生活的多個領(lǐng)域。但在 AI 爆發(fā)的背后,隨之而來的是對 AI 算力需求的暴增。

據(jù) OpenAI 的一份報告顯示,從 2012 年到 2019 年,人工智能訓(xùn)練集增長了 30 萬倍,每 3.43 個月翻一番,但如果是以摩爾定律的速度,只會有 12 倍的增長。為了滿足 AI 算力的需求,從業(yè)人員通過設(shè)計(jì)專用的 AI 芯片、重配置硬件和算法創(chuàng)新等多方面入手來達(dá)成目標(biāo)。

AI 算力需求增長

然而在此過程中,我們除了看到 AI 對算力的要求以外,內(nèi)存帶寬也是限制 AI 芯片發(fā)展的另一個關(guān)鍵要素。這就需要從傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)談起。作為當(dāng)前芯片的主流架構(gòu),馮諾依曼架構(gòu)的一大特征就是計(jì)算和內(nèi)存分離的。那就意味著每進(jìn)行一次計(jì)算,計(jì)算單元都要從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)然后計(jì)算,再把計(jì)算結(jié)構(gòu)存回到內(nèi)存當(dāng)中。

經(jīng)典的馮諾依曼架構(gòu)

在過往,這個架構(gòu)的短板并不是很明顯,因?yàn)?a target="_blank">處理器和內(nèi)存的速度都都非常接近。但眾所周知的是,在摩爾定律指導(dǎo)下的處理器在過去幾十年里發(fā)生了翻天覆地的變化,但常用的 DRAM 方案與之相比,提升幅度不值一提。

再者,在 AI 時代,數(shù)據(jù)傳輸量越來越大。先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)為例。第 3 級及更高級別系統(tǒng)的復(fù)雜數(shù)據(jù)處理需要超過 200 GB/s 的內(nèi)存帶寬。這些高帶寬是復(fù)雜的 AI/ML 算法的基本需求,在道路上自駕過程中這些算法需要快速執(zhí)行大量計(jì)算并安全地執(zhí)行實(shí)時決策。在第 5 級,即完全自主駕駛,車輛能夠獨(dú)立地對交通標(biāo)志和信號的動態(tài)環(huán)境作出反應(yīng),以及準(zhǔn)確地預(yù)測汽車、卡車、自行車和行人的移動,將需要巨大的內(nèi)存帶寬。

因此,AI 芯片尋找新的內(nèi)存方案迫在眉睫,其中 HBM 和 GDDR SDRAM(簡稱 GDDR)就成為了行業(yè)的選擇。

為什么是 HBM 和 GDDR ?

HBM 就是 High Bandwidth Memory 的縮寫,也就是高帶寬內(nèi)存,這是一項(xiàng)在 2013 年 10 月被 JEDEC 采納為業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)存技術(shù)。按照 AMD 的介紹,這種新型的 CPU/GPU 內(nèi)存芯片(即 “RAM”),就像摩天大廈中的樓層一樣可以垂直堆疊。基于這種設(shè)計(jì),信息交換的時間將會縮短。這些堆疊的芯片通過稱為“中介層 (Interposer)”的超快速互聯(lián)方式連接至 CPU 或 GPU。將 HBM 的堆棧插入到中介層中,放置于 CPU 或 GPU 旁邊,然后將組裝后的模塊連接至電路板。

盡管這些 HBM 堆棧沒有以物理方式與 CPU 或 GPU 集成,但通過中介層緊湊而快速地連接后,HBM 具備的特性幾乎和芯片集成的 RAM 一樣。更重要的是,這些獨(dú)特的設(shè)計(jì)能給

開發(fā)者帶來功耗、性能和尺寸等多個方面的優(yōu)勢。

從第一代 HBM 與 2013 年面世后,JEDEC 又分別在 2016 年和 2018 把 HBM2 和 HBM2E 納為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。據(jù)了解,在 HBM2E 規(guī)范下,當(dāng)傳輸速率上升到每管腳 3.6Gbps 時,HBM2E 可以實(shí)現(xiàn)每堆棧 461GB/s 的內(nèi)存帶寬。此外,HBM2E 支持 12 個 DRAM 的堆棧,內(nèi)存容量高達(dá)每堆棧 24 GB。

具體而言,就是說每一個運(yùn)行速度高達(dá) 3.6Gbps 的 HBM2E 堆棧通過 1024 個數(shù)據(jù)“線”的接口連接到它的相關(guān)處理器。通過命令和地址,線的數(shù)量增加到大約 1700 條。這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了標(biāo)準(zhǔn) PCB 所能支持的范圍。因此,硅中介層被采用作為連接內(nèi)存堆棧和處理器的中介。與 SoC 一樣,精細(xì)數(shù)據(jù)走線可以在硅中介層中以蝕刻間隔的方式實(shí)現(xiàn),以獲得 HBM 接口所需數(shù)量的數(shù)據(jù)線數(shù)。

得益于其巨大內(nèi)存帶寬的能力,使得連接到一個處理器的四塊 HBM2E 內(nèi)存堆棧將提供超過 1.8 TB/s 的帶寬。通過 3D 堆疊內(nèi)存,可以以極小的空間實(shí)現(xiàn)高帶寬和高容量需求。進(jìn)一步,通過保持相對較低的數(shù)據(jù)傳輸速率,并使內(nèi)存靠近處理器,總體系統(tǒng)功率得以維持在較低水位。

根據(jù) Rambus 的介紹,HBM2E 的性能非常出色,所增加的采用和制造成本可以透過節(jié)省的電路板空間和電力相互的緩解 。在物理空間日益受限的數(shù)據(jù)中心環(huán)境中,HBM2E 緊湊的體系結(jié)構(gòu)提供了切實(shí)的好處。它的低功率意味著它的熱負(fù)荷較低,在這種環(huán)境中,冷卻成本通常是幾個最大的運(yùn)營成本之一。

正因?yàn)槿绱耍琀BM2E 成為了 AI 芯片的一個優(yōu)先選擇,這也是英偉達(dá)Tesla A100 和谷歌在二代 TPU 上選擇這個內(nèi)存方案的原因。但如前面所說,因?yàn)?HBM 獨(dú)特的設(shè)計(jì),其復(fù)雜性、成本都高于其他方案,這時候,GDDR 就發(fā)揮了重大的作用。

據(jù)了解,圖形 DDR SDRAM(GDDR SDRAM)最初是 20 多年前為游戲和顯卡市場設(shè)計(jì)的。在這段時間內(nèi),GDDR 經(jīng)歷了幾次重大變革,最新一代 GDDR6 的數(shù)據(jù)傳輸速率為 16Gbps。GDDR6 提供了令人印象深刻的帶寬、容量、延遲和功率。它將工作電壓從 1.5V 降低到 1.35V 以獲得更高的功率效率,并使 GDDR5 內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸速率(16 比 8 Gbps)和容量(16 比 8 GB)翻了一番。Rambus 已經(jīng)演示了一個運(yùn)行速度為 18 Gbps 的 GDDR6 接口,顯示這種內(nèi)存架構(gòu)還有額外的增長空間。

與 HBM2E 不同,GDDR6 DRAM 采用與生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn) DDR 式 DRAM 的大批量制造和組裝一樣的技術(shù)。更具體地說,GDDR6 采用傳統(tǒng)的方法,通過標(biāo)準(zhǔn) PCB 將封裝和測試的 DRAMs 與 SoC 連接在一起。利用現(xiàn)有的基礎(chǔ)架構(gòu)和流程為系統(tǒng)設(shè)計(jì)者提供了熟悉度,從而降低了成本和實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性。

與 HBM2E 寬而慢的內(nèi)存接口不同,GDDR6 接口窄而快。兩個 16 位寬通道(32 條數(shù)據(jù)線)將 GDDR6 PHY 連接到相關(guān)的 SDRAM。GDDR6 接口以每針 16 Gbps 的速度運(yùn)行,可以提供 64 GB/s 的帶寬。回到我們之前的 L3 汽車示例,GDDR6 內(nèi)存系統(tǒng)以連接四個 DRAM 設(shè)備為例,帶寬可以達(dá)到 200 GB/s。

采用 GDDR6 的主要設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)也來自于它最強(qiáng)大的特性之一:速度。在較低的電壓條件,16 Gbps 的信號速度下,保持信號完整性需要大量的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識。設(shè)計(jì)人員面臨更緊的時序和電壓裕度量損失,這些損失來源與影響都在迅速增加。系統(tǒng)的接口行為、封裝和電路板需要相互影響,需要采用協(xié)同設(shè)計(jì)方法來保證系統(tǒng)的信號完整性。

總的來說,GDDR6 內(nèi)存的優(yōu)異性能特性建立久經(jīng)考驗(yàn)的基礎(chǔ)制造過程之上,是人工智能推理的理想內(nèi)存解決方案。其出色的性價比使其適合在廣泛的邊緣網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備上大量采用。

Rambus 將扮演重要角色

從上文的介紹中,我們看到了 HBM2E 和 GDDR 6 在 AI 中的重要作用,而要真正將其落實(shí)到 AI 芯片中,相應(yīng)的 IP 供應(yīng)商將是很關(guān)鍵的一環(huán),而 Rambus 將扮演這個重要角色。

據(jù) Rambus 大中華區(qū)總經(jīng)理 Raymond Su 介紹,Rambus 成立于上個世紀(jì) 90 年代,是一家領(lǐng)先的 Silicon IP 和芯片提供商,公司主要致力于讓數(shù)據(jù)傳輸?shù)酶臁⒏踩6鴱漠a(chǎn)品上看,Rambus 的產(chǎn)品主要聚焦于三大塊:分別是基礎(chǔ)架構(gòu)許可、Silicon IP 授權(quán),還有 buffer chip 芯片業(yè)務(wù)。

“得益于這些深厚的積累,我們能提供友商所不具備的差異性服務(wù)”,Raymond Su 補(bǔ)充說。他指出:

首先,在內(nèi)存 IP 層面,Rambus 提供一站式的采購和“turn key”服務(wù)。而公司在去年完成的對全球知名的 IP 控制器公司 Northwest Logic 和對 Verimatrix 安全 IP 業(yè)務(wù)部,可以讓 Rambus 能夠提供更好的一站式的服務(wù)。

“通過這樣的服務(wù),Rambus IP 可以很好地幫助客戶盡早地把產(chǎn)品推向市場”,Raymond Su 表示。

其次,作為全球領(lǐng)先的 HBM IP 供應(yīng)商,Rambus 在全球已經(jīng)有 50 多個成功項(xiàng)目案例,積累了大量的經(jīng)驗(yàn);而在 DDR5 Buffer Chip(緩沖芯片)方面,Rambus 也是全球首發(fā)。這讓他們在 DDR5 時代有信心改變整個市場。而在 AI 芯片迫切需要的 HBM2E 和 GDDR 6 IP 方面,Rambus 也都做好了準(zhǔn)備。

從 Rambus IP 核產(chǎn)品營銷高級總監(jiān) Frank Ferro 的介紹我們得知,他們將 HBM2E 的性能提升到了 4Gbps。在他看來,這個速度是一個全新的行業(yè)標(biāo)桿,而此次 Rambus 發(fā)布我們?nèi)碌?HBM2E 產(chǎn)品也正是實(shí)現(xiàn)了這一行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù) Rambus 發(fā)布的白皮書介紹,他們 HBM2E 接口完全符合 JEDEC JESD235B 標(biāo)準(zhǔn)。支持每個數(shù)據(jù)引腳高達(dá) 3.6 Gbps 的數(shù)據(jù)傳輸速率。該接口具有 8 個獨(dú)立的通道,每個通道包含 128 位,總數(shù)據(jù)寬度為 1024 位。由此每個堆棧支持的帶寬是 461GB/s,每個堆棧由 2、4、8 或 12 個 DRAMs 組成。

作為一個為 2.5D 系統(tǒng)設(shè)計(jì)的 IP,它有一個用于在 3D-DRAM 堆棧和 SoC 上的 PHY 之間的中介層由提供信號繞線。這種信號密度和堆積尺寸的組合需要特殊的設(shè)計(jì)考慮。為了便于實(shí)施和提高了設(shè)計(jì)的靈活性,Rambus 對整個 2.5D 系統(tǒng)進(jìn)行完整的信號和功率完整性分析,以確保所有信號、功率和散熱要求都得到滿足。而在于其他競爭對手相比,Rambus 的 HBM IP 則有著大多數(shù)廠商布局的幾點(diǎn)核心優(yōu)勢:

第一,Rambus 提供的是完全集成而且經(jīng)過驗(yàn)證的 PHY 以及內(nèi)存控制器 IP 解決方案,在物理層面實(shí)現(xiàn)完整的集成互聯(lián)。除了完整的內(nèi)存子系統(tǒng)之外,他們的 PHY 也經(jīng)過了硬核化處理,同時也完成了 timing closed 也就是時序收斂的工作。

“我們給客戶提供的并不僅僅是自己的 IP 授權(quán)、IP 產(chǎn)品,我們也會向客戶提供系統(tǒng)級的全面的集成支持,以及相關(guān)的工具套件,以及我們的技術(shù)服務(wù)。同時,我們也可以幫助客戶更加進(jìn)一步地減少設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的難度。” Frank Ferro 補(bǔ)充說。他進(jìn)一步指出,在發(fā)布了這個 IP 之后,Rambus 將會為人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用客戶提供更加完整的解決方案,幫助他們進(jìn)一步地提高帶寬,滿足他們在帶寬上的需求。

第二,Rambus 擁有非常強(qiáng)大的 HBM 生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn),在這方面,公司已經(jīng)擁有了全球超過 50 家成功的客戶案例,這在全球是名列前茅的。更重要的一點(diǎn),Rambus 所有合作客戶的芯片從設(shè)計(jì)到原型再到投產(chǎn),并不需要任何的設(shè)計(jì)返工,基本上所有的芯片都會實(shí)現(xiàn)一次的成功。這足以體現(xiàn)他們的實(shí)力。

第三,Rambus 為客戶提供非常完整的參考設(shè)計(jì)框架,其中最重要的一點(diǎn)就是如何更好地對中介層進(jìn)行完整的設(shè)計(jì)和表征化的處理。“因?yàn)閷τ谥薪閷觼恚v它是 PHY 層和 DRAM 層之間溝通的重要環(huán)節(jié),在這個過程中,因?yàn)樗俣确浅?欤哉f如何保證信號完整性也是必須要去考慮的。” Frank Ferro 表示。

他進(jìn)一步指出,Rambus 與客戶非常緊密地進(jìn)行合作,并為他們提供非常完整的參考設(shè)計(jì)框架,然后幫助他們更好地去設(shè)計(jì)自己的中介層以及產(chǎn)品的封裝。除此之外,Rambus 也幫助客戶做仿真分析,讓他們對自己每個信號的通道進(jìn)行完整的分析,來實(shí)現(xiàn)整個產(chǎn)品的最高性能。

第四,這也是非常重要的一點(diǎn),那就是 Rambus 有一套非常重要的工具——Lab Station。借助這個工具,Rambus 會與客戶進(jìn)行合作,讓他們將其 HBM2E 解決方案直接插入到他們的終端系統(tǒng)當(dāng)中,來構(gòu)建一個非常獨(dú)立的內(nèi)存子系統(tǒng)。

能在 HBM2E IP 獲得這樣的成就,一方面,Rambus 的研發(fā)投入功不可沒;另一方面,他們與 SK 海力士、AIChip 和臺積電多方人員的通力合作,也是他們能提供快速服務(wù)的原因之一。例如在 SK 海力士方面,它為 Rambus 提供的 HBM2E 內(nèi)存達(dá)到了 3.6G 的數(shù)據(jù)傳輸速率,而在和合作過程中,兩者又將 HBM2E 的速率進(jìn)一步地推進(jìn)到了 4.0 Gbps;AIchip 則為 Rambus 提供了 ASIC 的相關(guān)解決方案以及產(chǎn)品,幫助其設(shè)計(jì)了相關(guān)中介層以及封裝;此外,臺積電提供了一個交鑰匙的 2.5D Cowos 封裝以及解決方案,來更好地為 Rambus 打造一個晶圓上的基本架構(gòu)。

“我們的解決方案適用于人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練,同時也非常適用于高性能計(jì)算系統(tǒng)和 5G 網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”,F(xiàn)rank Ferro 最后說。

除了面向 AI 訓(xùn)練的 HMB2E IP,Rambus 還推出了面向 AI 推理的 GDDR 6 產(chǎn)品。

據(jù) Rambus 的白皮書介紹,公司的 GDDR6 接口專為性能和功率效率而設(shè)計(jì),支持 AI/ML 和 ADAS 推理高帶寬與低延遲要求。它由一個經(jīng)共同驗(yàn)證的 PHY 和數(shù)字控制器組成,提供一個完整的 GDDR6 內(nèi)存子系統(tǒng)。Rambus GDDR6 接口完全符合 JEDEC GDDR6 JESD250 標(biāo)準(zhǔn),每個引腳支持高達(dá) 16 Gbps。GDDR6 接口支持 2 個通道,每個通道有 16 位,

總數(shù)據(jù)寬度為 32 位。Rambus GDDR6 接口每針 16 Gbps,提供帶寬為 64 GB/s。

通過直接與客戶合作,Rambus 能提供完整的系統(tǒng)信號和電源完整性(SI/PI)分析,創(chuàng)建優(yōu)化的芯片布線版圖。客戶收到一個硬核解決方案與全套測試軟件可以快速啟動,定性和調(diào)試。

在“內(nèi)存墻”的限制下,為了滿足 AI 應(yīng)用的數(shù)據(jù)搬運(yùn)需求,產(chǎn)業(yè)界正在探索不同的方法來解決問題。例如英國 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè) Graphcore 就希望通過分布式內(nèi)存設(shè)計(jì)的方法解決這個問題。

而 Rambus 的這兩個方案出現(xiàn)那就給開發(fā)者們提供了在傳統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)上獲得性能大提升的可能。

審核編輯 黃昊宇

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    的頭像 發(fā)表于 08-16 00:08 ?3659次閱讀
    3D DRAM內(nèi)嵌<b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>芯片</b>,<b class='flag-5'>AI</b>計(jì)算性能暴增

    AI智能眼鏡都需要什么芯片

    國內(nèi)的廠家又該如何跟上這一潮流趨勢?那咱們國內(nèi)廠商的AI智能眼鏡究竟需要什么樣的芯片來支撐它的運(yùn)行呢?如果你對以上問題感興趣的話就來聽我嘮嘮吧。接下來介紹設(shè)計(jì)AI
    的頭像 發(fā)表于 07-11 08:17 ?2167次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>智能眼鏡都<b class='flag-5'>需要</b>什么<b class='flag-5'>芯片</b>

    我們需要怎樣的大模型?

    AI時代,我們需要怎樣的大模型?這個問題盡管我們無法給出一個確定的答案,但顯而易見的是,用戶的選擇正逐漸匯聚成一股趨勢。6月28日,在WAVESUMMIT深度學(xué)習(xí)開發(fā)者大會上,百度公布了文心一言
    的頭像 發(fā)表于 07-03 08:05 ?112次閱讀
    我們<b class='flag-5'>需要</b><b class='flag-5'>怎樣</b>的大模型?

    ai開發(fā)需要什么配置

    AI開發(fā)是一個復(fù)雜的過程,涉及到多個方面的配置。 硬件配置 AI開發(fā)需要高性能的硬件支持,主要包括以下幾個方面: 1.1 CPU AI開發(fā)需要
    的頭像 發(fā)表于 07-02 09:54 ?2411次閱讀

    AI芯片會導(dǎo)元件中間商消失嗎?

    元件AI芯片
    芯廣場
    發(fā)布于 :2024年06月19日 18:10:01

    AI芯片哪里買?

    AI芯片
    芯廣場
    發(fā)布于 :2024年05月31日 16:58:19
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