AI算法對(duì)算力需求增長(zhǎng) 內(nèi)存墻問題愈發(fā)明顯

在 AI 算法對(duì)算力需求增長(zhǎng)的時(shí)代，馮諾依曼架構(gòu)帶來的 “內(nèi)存墻”問題愈發(fā)明顯，即其存儲(chǔ)與計(jì)算在物理上的分離，使得計(jì)算過程中需要不斷地通過總線交換數(shù)據(jù)，從內(nèi)存讀取數(shù)據(jù)到 CPU，計(jì)算后再寫回存儲(chǔ)。由于存儲(chǔ)速度遠(yuǎn)低于計(jì)算速度，大部分時(shí)間和功耗都消耗在總線傳輸上，最終導(dǎo)致傳統(tǒng)芯片算力難以跟上需求。

為解決 “內(nèi)存墻”問題，基于憶阻器的存算一體技術(shù)被提出，從器件研究到計(jì)算范式研究，直到今年取得新的進(jìn)展。

今年 2 月，清華大學(xué)微電子所、未來芯片技術(shù)精尖創(chuàng)新中心錢鶴、吳華強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)與合作者成功研發(fā)出一款基于多陣列憶阻器存算一體系統(tǒng)，以憶阻器替代經(jīng)典晶體管，打破馮諾依曼瓶頸，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升計(jì)算設(shè)備的算力，成為第一款基于憶阻器的 CNN 存算一體芯片。

在 2020 第五屆全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)(CCF-GAIR 2020)上，清華大學(xué)副教授高濱演講時(shí)表示，存算一體芯片的下一步將是存算一體計(jì)算系統(tǒng)的搭建，在不改變現(xiàn)有編程語言的情況下，計(jì)算能效會(huì)有百倍到千倍的提升。

關(guān)鍵詞： AI算法