過去多年里，邏輯和內(nèi)存分別獨立的馮·諾依曼 (JOHN VON NEUMANN) 的原始計算機架構(gòu)運行良好。但一些公司認為現(xiàn)在是改變的時候了。

　　近年來，向更多并行處理的轉(zhuǎn)變以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的大幅增加意味著處理器需要更快地從內(nèi)存中訪問更多數(shù)據(jù)。然而，“DRAM 和處理器之間的性能差距比以往任何時候都大，”韓國先進科學(xué)技術(shù)研究所 3D 存儲芯片專家、IEEE Fellow Joungho Kim說。馮諾依曼架構(gòu)成為馮諾依曼瓶頸。

　　相反，如果至少有一些處理發(fā)生在內(nèi)存中呢？則意味著需要在芯片之間移動的數(shù)據(jù)更少，而且您也可以節(jié)省能源。這不是一個新想法。但它的時刻可能終于到來了。

　　去年，全球最大的動態(tài)隨機存取存儲器 (DRAM) 制造商三星開始推出內(nèi)存處理 (PIM) 技術(shù)。其首個 PIM 產(chǎn)品于 2021 年 2 月推出，在其Aquabolt-XL高帶寬內(nèi)存中集成了專注于 AI 的計算內(nèi)核。HBM 是一種圍繞一些頂級 AI 加速器芯片的專用 DRAM。時任三星內(nèi)存業(yè)務(wù)部高級副總裁的 IEEE 院士Nam Sung Kim表示，新內(nèi)存旨在作為普通 HBM 芯片的“直接替代品”。

　　去年 8 月，三星公布了在合作伙伴系統(tǒng)中的測試結(jié)果。當與 Xilinx Virtex Ultrascale + (Alveo) AI 加速器一起使用時，PIM 技術(shù)為語音識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了近 2.5 倍的性能提升和 62% 的能耗降低。三星一直在提供集成到當前一代高帶寬 DRAM HBM2 中的技術(shù)樣本。它還為下一代 HBM3 和移動設(shè)備中使用的低功耗 DRAM 開發(fā) PIM。它預(yù)計將在 2022 年上半年與JEDEC一起完成后者的標準。

　　有很多方法可以將計算智能添加到存儲芯片中。三星選擇了一種快速而簡單的設(shè)計。HBM 由一堆 DRAM 芯片組成，這些芯片通過稱為硅通孔 (TSV) 的互連垂直連接。存儲器芯片堆棧位于作為處理器接口的邏輯芯片之上。

　　一些內(nèi)存中處理項目

　　美光科技

　　這家第三大 DRAM 制造商表示，它沒有內(nèi)存處理產(chǎn)品。然而，在2019 年，它收購了人工智能技術(shù)初創(chuàng)公司 Fwdnxt，目標是開發(fā)“讓內(nèi)存和計算更緊密結(jié)合的創(chuàng)新”。

　　NeuroBlade

　　這家以色列初創(chuàng)公司開發(fā)了具有集成處理核心的內(nèi)存，旨在加速數(shù)據(jù)分析中的查詢。

　　Rambus

　　DRAM 接口技術(shù)公司的工程師對內(nèi)存處理 DRAM 進行了探索性設(shè)計，重點是降低高帶寬內(nèi)存 (HBM) 的功耗。

　　三星

　　全球最大的 DRAM 制造商正在提供具有集成 AI 計算核心的 Aquabolt-XL。它還開發(fā)了用于內(nèi)存模塊的 AI 加速器，并致力于標準化 AI 加速的 DRAM。

　　SK海力士

　　第二大 DRAM 制造商和普渡大學(xué)的工程師在2020 年公布了 Newton（一種AI 加速 HBM DRAM）的結(jié)果，但該公司決定不將其商業(yè)化，而是為標準 DRAM 尋求 PIM。

　　堆棧中最高的數(shù)據(jù)帶寬位于每個芯片內(nèi)，其次是 TSV，最后是與處理器的連接。因此三星選擇將處理放在 DRAM 芯片上，以利用那里的高帶寬。計算單元旨在執(zhí)行最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，稱為乘法和累加，除此之外別無他物。其他設(shè)計已將 AI 邏輯放在接口芯片上或使用更復(fù)雜的處理核心。

　　三星最大的兩個競爭對手， SK海力士與美光科技，還沒有準備好要為HBM上PIM，雖然他們已經(jīng)實現(xiàn)每對其他類型的存內(nèi)處理。

　　位于韓國利川的第二大 DRAM 供應(yīng)商 SK 海力士正在從多個角度探索 PIM ，該公司副總裁兼內(nèi)存解決方案產(chǎn)品開發(fā)主管Il Park表示，目前他們正在標準 DRAM 芯片中尋求 PIM，而不是 HBM，后者可能更容易被客戶采用。

　　對于 SK 海力士來說，HBM PIM 更像是一種中長期的可能性。目前，客戶已經(jīng)在處理足夠多的問題，因為他們試圖將 HBMDRAM 從物理上移到更靠近處理器的位置。“該領(lǐng)域的許多專家不想在涉及 HBM 的已經(jīng)很繁忙的情況之上增加更多且相當重要的復(fù)雜性，”Park 說。

　　也就是說，SK 海力士的研究人員在 2019 年與普渡大學(xué)的計算機科學(xué)家合作，對一種名為 Newton的HBM-PIM 產(chǎn)品進行了全面設(shè)計。與三星的 Aquabolt-XL 一樣，它在存儲庫中放置了乘法和累加單元，以利用芯片本身的高帶寬。

　　此同時，Rambus 研究員和杰出發(fā)明家Steven Woo表示，由于功耗問題，位于加利福尼亞州圣何塞的 Rambus 有動力探索 PIM 。該公司設(shè)計了處理器和內(nèi)存之間的接口，片上系統(tǒng)及其 HBM 內(nèi)存消耗的三分之二的功率用于在兩個芯片之間水平傳輸數(shù)據(jù)。在 HBM 內(nèi)垂直傳輸數(shù)據(jù)使用的能量要少得多，因為距離要短得多?！澳憧赡苄枰揭苿?10 到 15 毫米才能將數(shù)據(jù)傳回 SoC，”Woo 說?！暗珡拇怪狈较蚩?，你說的是幾百微米的數(shù)量級。”

　　Rambus 的實驗性 PIM 設(shè)計在 HBM 堆棧的頂部添加了一個額外的硅層來進行 AI 計算。為了避免 HBM 中央硅通孔的潛在帶寬瓶頸，該設(shè)計添加了 TSV 以將存儲庫與 AI 層連接起來。Woo 認為，在每個內(nèi)存芯片中都有一個專用的 AI 層可以讓內(nèi)存制造商為不同的應(yīng)用定制內(nèi)存。

　　采用 PIM 的速度將取決于 AI 加速器的制造商對其提供的內(nèi)存帶寬緩解的絕望程度。Technalysis Research 的首席分析師 Bob O'Donnell表示：“三星已經(jīng)投入了大量資金?！薄癧PIM] 能否取得商業(yè)成功還有待觀察。