突破内存瓶颈：人工智能性能的下一个前沿

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新兴内存解决方案：AI计算的未来

为了摆脱这些限制，新的内存架构必须提供高速、高带宽和高能效的解决方案。一些新兴技术正在引领这一变革：

1. 磁阻RAM(MRAM)

重要性：与DRAM和SRAM相比，MRAM具有读取速度快、非易失性和功耗低的特点。

进步：新型STT-MRAM正在提高写入耐久性、带宽和可扩展性，使其适用于AI加速器和边缘设备。

影响：MRAM可降低待机功耗，实现内存计算，并降低AI系统的TCO。

2. 电阻式RAM(RRAM)

重要性：RRAM是一种超低功耗非易失性存储器，具有高密度和快速开关速度。

进步：耐久性和保持性的提高使RRAM成为AI推理工作负载和神经形态计算的候选技术。

影响：RRAM支持高能效的AI模型存储和边缘AI应用。

3. 3D DRAM和HBM的演进

重要性：传统DRAM扩展速度正在放缓，但3D DRAM堆叠和下一代HBM(如HBM4及更高版本)正在提高性能。

进步：未来的HBM迭代旨在降低每瓦功耗和提高带宽，从而解决一些AI瓶颈。

影响：这种演进增强了大规模AI模型的训练和推理能力，但仍然面临功耗限制。

4. 内存内计算(CIM)和内存内处理(PIM)

重要性：AI推理受到内存移动的瓶颈限制，因此CIM/PIM对于加速AI性能至关重要。

进步：MRAM、RRAM、相变存储器(PCM)和DRAM正在被用于内存计算架构。

影响：这些方法减少了数据传输延迟，提高了AI加速器的效率，并支持实时AI工作负载。

超越内存技术：生态系统和 基础设施协调

除了对创新内存技术的期望之外，其他关键因素在AI性能提升中也发挥着至关重要的作用：

• 生态系统协调——内存技术必须与行业标准一起发展，包括HBM和通用芯片互连快递(UCIe)等新兴互连技术，确保与AI加速器无缝集成。

  
  
• 更高的芯片堆叠技术——为了满足不断增长的AI内存容量需求，高密度芯片堆叠的进步对于提高可扩展性和效率至关重要。

  
  
• 内存内计算提高AI效率——通过内存内计算减少AI芯片和内存之间的交互，有助于降低处理负载、提高能效并缩短AI处理时间。

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