阿里达摩院存算一体AI芯片打破存储与计算的“隔阂”

   将存储与计算融为一体，这有别于过去70年计算机一直在遵循的冯·诺依曼架构设计，如今全球走入人工智能时代，计算场景对于高带宽、低功耗的需求走高，业界对于“存算一体”概念的关注度也随之走高。最近，阿里达摩院的一项研究将这一概念再度推上热门话题：阿里云在一份声明中透露，阿里达摩院成功研发存算一体AI芯片，阿里云表示，这是世界上首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体芯片。

　　拉近距离—相互共存—融为一体，存算一体芯片正沿着这样的技术路线不断发展。

　　打破存储与计算间的“墙”

　　在冯·诺依曼架构下，数据存储到数据处理环节，中间要经过数据总线进行传输。存算一体芯片是将存储和计算结合在一起，直接利用存储单元进行计算，可以有效解决数据从存储器向处理器传输产生的“存储墙瓶颈”和“功耗墙瓶颈”。“存算一体化技术是颠覆传统冯·诺依曼架构的存在，是未来趋势。”赛迪智库信息化与软件产业研究所高级咨询师钟新龙向《中国电子报》记者指出。

　　存算一体概念的提出最早可追溯到20世纪60年代，受限于芯片设计复杂程度、制造成本以及需求驱动等问题，在业界一直不温不火。近5年，人工智能技术火热，存算一体在带宽与功耗上的优势，被认为是解决AI特定场景需求的关键。国内外在存算一体方面都还处于起步阶段，这种架构也处于学术界向工业界迁移的关键时期。国内知存科技、苹芯科技、九天睿芯、后摩智能、合肥恒烁、闪忆科技、新忆科技、杭州智芯科等企业潜心研究存算一体AI芯片。国外的三星和Myhtic也是该领域的重要参与者。

　　存算一体“三步走”

　　对于广义上计算存储一体化架构的发展，计算存储一体化的研究并非一蹴而就。阿里达摩院认为，存算一体正在遵循“三步走战略”发展。

　　第一步是近期策略，关键在于通过芯片设计、集成、封装，拉近存储单元与计算单元的距离，增加带宽，降低数据搬运的代价，缓解由于数据搬运产生的瓶颈。阿里达摩院称之为“近存芯片”，也就是此次研发出的基于DRAM的3D键合堆叠存算一体芯片。

　　第二步是中期规划，通过架构方面的创新，设存储器于计算单元中或者置计算单元于存储模块内，实现计算和存储你中有我、我中有你。

　　第三步是远期展望，通过器件层面的创新，实现器件既是存储单元也是计算单元，不分彼此、融合一体，成为真正的计算存储一体化。

　　“从实验性产品到消费级、企业级市场的大规模应用普及，可能需要10年甚至更长的时间来实现技术迭代优化，不断完善。”钟新龙对记者说道。

　　赛迪顾问人工智能产业研究中心高级分析师徐畅指出，存算一体芯片聚焦于低延迟、低功耗、高算力需求的边缘计算，适用于深度学习神经网络领域，特别是使用电池供电的物联网终端设备领域，如智能手机、可穿戴设备、智能家居、无人机、智能摄像头、助听器等。

　　钟新龙认为，存算一体芯片在海量数据计算场景中拥有天然的优势，在终端、边缘端以及云端都有广阔的应用前景。例如VR/AR、无人驾驶、天文数据计算、遥感影像数据分析等场景中，存算一体芯片都可以发挥高带宽、低功耗的优势。未来，存算一体技术还将成为类脑计算的关键助力。