為中國芯片點贊
一臺電腦,計算設備想要正常運行,那么是離不開兩大核心組件的,它們分別是中央處理器和DRAM,一個負責計算,另一個負責存儲。在傳統的計算機架構模式中計算和存儲是分開運行的,但由于在數據搬運的過程中會造成能量損耗,并不利于長久的性能增長,這也是為什么很多人的設備會越用越卡的原因。但馬云養大的芯片獨角獸立下大功,成功研發出存算一體芯片,打破電子行業天花板。這款有怎樣的表現呢?它的誕生有何意義?芯片馬云養大的芯片獨角獸立功了馬云是一個具有傳奇色彩的商業人物,做出了很多改變行業發展的舉動,為中國電商,移動支付,物流等領域的發展做出了很大的貢獻。但其實馬云對科技領域的關注度也是非常高的。為了更好投入科研,馬云創建了達摩院。這是一家不以盈利為主的科研組織,在達摩院成立之后的幾年里,連續部署了人工智能、大數據、5G等核心科技領域,甚至在芯片方面也掌握了**的研究水準。的而馬云養大的這支芯片獨角獸立功了,據阿里云旗下的達摩院表示,成功研制出全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體芯片。這款芯片CPU相較于傳統的處理器來看,性能增強了10倍,效能提升了300倍,能夠在特定的AI場景中發揮出重要作用。*重要的是,達摩院的存算一體芯片打破電子行業天花板,突破馮?諾依曼架構的性能極限。按照馮?諾依曼架構,人類計算機技術持續發展了幾十年,幾乎都是沿用這一模式。而所謂的馮?諾依曼架構指的是把程序指令和數據存儲進行合并。雖然這一架構模式被廣泛運用,但是也存在明顯的性能瓶頸。當計算需求到達一定程度后,傳統的馮?諾依曼架構就無法滿足**的算力需求了。因為在程序指令和數據存儲進行傳輸交換的過程中,會消耗較多不必要的算力資源。依照這一架構,計算機的算力和內存數據提升性能是需要成正比的,但實際情況來看并沒有。CPU算力每兩年可提升3.1倍,而內存數據每兩年只提升了1.4倍。不斷突破的芯片制造技術賦予了CPU強大的算力表現,可是在性能和功耗差距越來越大。性能提升了,可是功耗也在增加,這就是馮?諾依曼架構性能的瓶頸。該如何解決數據搬運帶來的算力資源浪費呢?達摩院給出了答案。存算一體芯片把內存數據和CPU計算進行了互聯,用3D堆疊封裝技術把兩個獨立的單元實現互通。這種芯片封裝方式具有低成本,高帶寬的特點。因為減少了數據搬運,所以在性能的提升表現方面會更加明顯,足足10倍的增長幅度和300倍的效能跨越。功耗減少了,性能自然也就增加了。存算一體芯片的誕生有何意義?科技需要創新突破,而不是沿著一條路走到底。以前的發展方式不代表成為將來的突破方向,傳統的計算機架構模式雖然不會被淘汰,但在未來對有更大要求的物聯網,人工智能時代,馮?諾依曼架構之后該有新的算力運行方式了。計算達摩院的存算一體芯片多半就是正確答案,甚至是標準答案,而這款芯片的誕生意義非凡。首先可滿足更多對算力有**需求的產業。一顆芯片的算力可以用數字來衡量,面對持續增長的AI、云計算等產業未來,就不是一串數字可以表達的。這些算力的需求無法在傳統的架構模式中得到滿足,對容量,帶寬的性能延伸也不可能寄托于馮?諾依曼架構。存算一體芯片*明顯的意義就是滿足更多對算力有**需求的產業。就拿汽車自動駕駛來說,想要實現L5級的自動駕駛程度,就必須突破更高的算力天花板。只有充足的算力保障,才能實時分析、監測、運算,才可以在不可察的時間內讓計算機做出判斷,發出指令,并做出相應的自動駕駛操作。其次為芯片產業的發展探明方向,驗證存算一體模式的可行性。大部分的企業都還在遵循傳統的發展方式,這并沒有什么問題,但也要為將來做考慮了。消費者對電子消費產品的需求一直在提升,以前覺得7nm已經很高端了,現在7nm成為配角,在更高端的5nm,4nm芯片面前失了光彩。所以在不斷提升芯片工藝的情況下,也要考慮該如何更好實現性能體驗。達摩院存算一體芯片也許為芯片產業的發展探明了前進的方向,實現了存算一體模式可行性的驗證。的總結馬云雖離開了江湖,但江湖中一直流傳著他的傳說。在退休之前,馬云創建了達摩院,如今看來這一決策是非常正確的。正是因為馬云這種高瞻遠矚的布局,達摩院在芯片領域取得如此重要的突破,為馬云點贊。