近日，阿里巴巴达摩院宣布已成功研发存算一体芯片。据介绍，达摩院介绍，该存算一体芯片集成了多项创新技术，是全球首款使用“混合键合3D堆叠技术”实现存算一体的AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍以上。
近日，阿里巴巴达摩院宣布已成功研发存算一体芯片。据介绍，达摩院介绍，该存算一体芯片集成了多项创新技术，是全球首款使用“混合键合3D堆叠技术”实现存算一体的AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍以上。
达摩院存算一体芯片
“在海量数据计算场景中，存算一体芯片具备高性能、高带宽和高能效的天然优势。”达摩院计算技术实验室科学家郑宏忠介绍，存算一体可以实现内存、计算模块及算法应用的融合，未来可应用于VR/AR、无人驾驶、天文数据计算、遥感影像数据分析等场景。
所谓“存算一体AI芯片”，是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用存储器进行数据处理，从而把数据存储与计算融合在同一芯片中，极大提高计算并行度与能量效率，特别适用于深度学习神经网络领域，如可穿戴设备、移动设备、智能家居等场景。
这一技术最早可追溯至20世纪60年代，斯坦福研究所的Kautz等人于1969年提出了存算一体计算机概念，后续研究主要围绕芯片电路、计算架构、操作系统、系统应用等层面展开，如加州大学伯克利分校Patterson等人成功把处理器集成在DRAM内存芯片当中，实现智能存算一体的计算架构。但受限于芯片设计复杂度与制造成本问题，以及缺少大数据应用驱动，早期的存算一体仅停留在研究阶段，并未得到实际应用。
据介绍，存算一体芯片类似人脑，可以将数据存储单元和计算单元融合，大幅减少数据搬运，从而极大地提高计算并行度和能效。此次芯片研发，达摩院沿着近存储计算的技术路线方向进行突破，首次在芯片中采用混合键合的3D堆叠技术，将计算芯片和存储芯片“面对面”地用特定金属材质和工艺进行互联。最终的测试芯片显示，新型架构优势明显，能更好满足数据中心系统对于计算带宽、内存的升级需求。
有业内人士认为，在摩尔定律逐渐放缓的背景下，存算一体成为解决计算机性能瓶颈的关键技术。存算一体芯片类似人脑，将数据存储单元和计算单元融合，可大幅减少数据搬运，从而极大地提高计算并行度和能效。
据悉，平头哥是阿里巴巴旗下的半导体公司，但这颗存算一体芯片的研发来自达摩院。达摩院计算技术实验室专注研究芯片设计方法学和新型计算机体系结构技术，已拥有多项领先成果，在ISSCC、ISCA、MICRO、HPCA等顶级会议上发表多篇论。
责编：Amy Wu
本文参考自浙江日报、金融界、搜狐科技等
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