存算一体技术能化解AI“算力焦虑”吗？

近日，在上海举办的世界人工智能大会上，以华为为核心的昇腾AI生态，公布了在科学领域和全国算力一张网建设方面的新成果。事实上，早在2021年9月，中国信息通信研究院发布的《中国算力发展指数白皮书》中，已经强调了算力在数字经济时代的基础性作用：数字时代的关键资源是数据、算力和算法，其中数据是新生产资料，算力是新生产力，算法是新生产关系，三者构成数字经济时代最基本的生产基石。

实际上，当大洋彼岸的美国对中国芯片半导体产业一步步封锁，通过不断干预中国购买光刻机、组建“芯片联盟”阻碍中国发展先进半导体产业以来，中国就在为摆脱芯片受制于人的局面大力推动产业创新。一批拥有国产自主研发能力的半导体企业主动或被动地走入了大众视野。

创立于2020年，以存算一体AI大算力芯片技术作为突破口的亿铸科技便是其中之一，作为国内首家研发基于ReRAM(RRAM)全数字存算一体AI大算力芯片的企业，在摩尔定律逼近物理极限的情况下，尝试通过架构创新突破冯·诺伊曼瓶颈，成为中国AI芯片创业大军中的革新者，也为解决国内AI算力尤其是大算力的困局提供了新的方向。

当前在全球范围内，对存算一体的产业研究兴起，海外巨头诸如英特尔、三星、IBM、东芝、SK海力士等都在进行相关领域的布局和产品研发。在亿铸科技首席技术官Debu看来，由于存储器件以及配套工艺发展等原因，此前的存算一体芯片多基于Flash通过模拟计算的方式实现，后来出现了基于SRAM的存算一体技术。这些技术无疑为存算一体架构和生态发展做出了很大的贡献，他们不仅向业界证明了存算一体技术的可实现性以及价值，同时也为存算一体生态的建设做了很多基建工作。

“以全数字化的方式将ReRAM应用于存算一体AI大算力芯片。”亿铸科技创始人、董事长兼CEO熊大鹏表示，ReRAM这一新型忆阻器具有非易失性、面积小、密度高、成本低、功耗低、读写速度快等一系列优点。“初代产品可以基于28纳米工艺实现同等算力、10倍能效比，同时拥有更低的软件生态兼容和建设成本，而且选择的忆阻器未来有很大的成长空间，这些都是支撑未来发展动力以及确定性的重要因素。”

随着AI的场景变得越来越普及以及多元化，算法模型也变得越来越复杂，社会对算力的需求远超我们想象。根据《中国算力发展指数白皮书》，2020年，全球算力总规模达到429EFlops(每秒峰值速度，下同)，增速达到39%，据IDC预测，2025年全球物联网设备数将超过400亿台，产生数据量接近80ZB，预估未来五年全球算力规模将以超过50%的速度增长，到2025年整体规模将达到3300EFlops。其中，中国2021年的AI芯片市场规模超过400亿元人民币，其中AI推理计算占比超50%，预计未来5年复合年均增长率超40%。

但国家对碳达峰、碳中和的战略目标设定又要求AI算力在不断攀升的同时，还要实现能效比的快速提升，如此，才能既满足市场对AI算力的要求、又满足国家对能源结构性优化的要求。熊大鹏认为，在传统异构AI芯片面临工艺摩尔墙的技术瓶颈、算法模型日益复杂和庞大、能耗使用监管日益严格的大背景下，存算一体AI芯片有着不可多得的历史发展机遇，这也让存算一体这一先进计算架构成为前沿研究热点，存算一体及AI大算力芯片也即将迎来了行业爆发的契机。

全数字化存算一体技术可切实将存算一体架构在大算力、高能效比的芯片平台应用并落地，这一技术通过稀疏化的设计原理以及无需AD/DA(数模转换)部分，将芯片的面积和能耗用于数据计算本身，从而实现大算力和高精度的多维度满足。

芯片半导体领域发展至今，已成为全链高度耦合的产业，各个环节唇齿相依、缺一不可。但通过架构的创新，基于可国产化的产业配套，为业界提供大算力、超高能效比、易部署的AI大算力芯片产品，在不改变数据中心物理空间和既有基建的前提下，大大提升算力密度，以及能效比，为国内产业的智能化发展贡献出力量。

责任编辑：李斌

文章来源：//www.profoottalk.com/2022/0915/426.shtml