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          DeepSeek時(shí)代的終極硬件?憶阻器存算一體技術(shù)深度解析!

          作者: 時(shí)間:2025-02-17 來源:EEPW 收藏

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          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/202502/467010.htm

          掀起AI計(jì)算革命,算力瓶頸何解?

          AI領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)顛覆性的變革!,一款近期火爆全球的開源AI大模型,正與GPT-4、Sora等模型一起,掀起一場(chǎng)前所未有的算力競(jìng)賽。隨著AI訓(xùn)練規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),計(jì)算資源的短缺已經(jīng)成為無法忽視的問題——算力不足,功耗爆表,傳統(tǒng)芯片難以支撐未來AI需求!

          當(dāng)前主流的馮·諾依曼架構(gòu)已無法跟上AI發(fā)展的步伐,存儲(chǔ)與計(jì)算分離導(dǎo)致數(shù)據(jù)搬移成為巨大瓶頸。這不僅拖慢了計(jì)算速度,還消耗了大量能量。如何突破這一困境?技術(shù)成為破局關(guān)鍵!

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          清華大學(xué)此前發(fā)布的全球首顆芯片,這一創(chuàng)新技術(shù)讓AI計(jì)算直接在存儲(chǔ)單元內(nèi)完成,大幅降低數(shù)據(jù)搬移的功耗和時(shí)間開銷,真正實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)合二為一。

          :從理論設(shè)想到AI計(jì)算革命的中堅(jiān)力量

          (Memristor),這個(gè)概念最早可以追溯到 1971 年,當(dāng)時(shí)加州大學(xué)伯克利分校的蔡少棠教授在理論上提出了它的存在。然而,這個(gè)“電子世界的遺珠”一度被遺忘,直到 2008 年 HP 實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們首次成功制備出憶阻器,人們才意識(shí)到,它可能會(huì)成為改變計(jì)算格局的關(guān)鍵。

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          憶阻器的魅力在于,它不僅是一個(gè)存儲(chǔ)單元,同時(shí)還能進(jìn)行計(jì)算!想象一下,如果你的硬盤不僅能存儲(chǔ)數(shù)據(jù),還能直接進(jìn)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算,那么 AI 訓(xùn)練的速度將大幅提升。憶阻器的這一特性,使其成為架構(gòu)的核心組件。

          憶阻器的核心特性

          ●   非易失性存儲(chǔ):即使斷電,數(shù)據(jù)仍然得以保留。

          ●   高并行計(jì)算能力:大規(guī)模憶阻器陣列可以同時(shí)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。

          ●   超低功耗:相比傳統(tǒng)存儲(chǔ)器,憶阻器計(jì)算能耗更低,特別適合AI計(jì)算。

          在AI計(jì)算領(lǐng)域,憶阻器的優(yōu)勢(shì)尤為顯著。它能夠模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸行為,使得類腦計(jì)算(Neuromorphic Computing)成為可能。 這意味著,未來的AI計(jì)算不再依賴龐大的GPU陣列,而是能夠用更加高效、低功耗的方式進(jìn)行智能學(xué)習(xí)。

          憶阻器的核心特性

          可靠性與一致性問題

          憶阻器的開關(guān)特性和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力可能受到制造工藝的影響,導(dǎo)致器件的性能不穩(wěn)定。在AI計(jì)算過程中,即使是微小的誤差,也可能導(dǎo)致推理精度下降,這對(duì)憶阻器的可靠性提出了更高的要求。

          存儲(chǔ)密度與集成度

          當(dāng)前AI計(jì)算任務(wù)需要極高的存儲(chǔ)密度。如何讓憶阻器適應(yīng)高密度存儲(chǔ)需求,并與先進(jìn)CMOS工藝兼容?業(yè)界正在探索HBM(高帶寬存儲(chǔ))堆疊技術(shù),將多個(gè)憶阻器陣列垂直集成,提高存算一體芯片的計(jì)算能力。

          低功耗與高計(jì)算吞吐量

          相比傳統(tǒng)存儲(chǔ)架構(gòu),憶阻器存算一體的計(jì)算方式降低了數(shù)據(jù)搬移的功耗。然而,如何提升計(jì)算吞吐量,使其真正適用于AI訓(xùn)練任務(wù),是當(dāng)前研究的重點(diǎn)之一。

          憶阻器的測(cè)試測(cè)量挑戰(zhàn):精確測(cè)量是產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵

          如果憶阻器要真正進(jìn)入AI計(jì)算的核心,精準(zhǔn)測(cè)試是繞不開的環(huán)節(jié)。憶阻器測(cè)試涉及多個(gè)方面:

          1.器件級(jí)測(cè)試

          器件級(jí)測(cè)試主要關(guān)注單個(gè)憶阻器的基礎(chǔ)性能,包括:

          ●   直流(DC)掃描測(cè)試:測(cè)量憶阻器的 I-V 特性,確保其開關(guān)狀態(tài)的穩(wěn)定性。

          ●   脈沖(AC)測(cè)試:研究憶阻器在 AI 計(jì)算中的突觸可塑性,模擬人腦神經(jīng)元的工作方式。

          ●   耐久性測(cè)試:研究憶阻器在反復(fù)讀寫后的性能衰減情況。

          2.陣列級(jí)測(cè)試

          當(dāng)憶阻器應(yīng)用于存算一體芯片時(shí),需要進(jìn)行陣列級(jí)測(cè)試,以驗(yàn)證其在大規(guī)模協(xié)同計(jì)算中的表現(xiàn)。測(cè)試內(nèi)容包括:

          ●   存算一體芯片的計(jì)算精度測(cè)試,確保大規(guī)模憶阻器陣列在AI任務(wù)中的計(jì)算誤差可控。

          ●   端到端AI推理性能測(cè)試,直接運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。

          ●   數(shù)據(jù)保持特性,評(píng)估憶阻器在長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)時(shí)的穩(wěn)定性。

          3.現(xiàn)實(shí)環(huán)境模擬測(cè)試

          為了確保憶阻器可以應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景,需要進(jìn)行多種環(huán)境因素的模擬測(cè)試:

          ●   溫度可靠性測(cè)試,研究憶阻器在不同溫度范圍(如 -40℃ 至 125℃)下的穩(wěn)定性。

          ●   濕度影響測(cè)試,確保憶阻器在高濕度環(huán)境下不會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)丟失。

          ●   輻射耐受性測(cè)試,評(píng)估憶阻器在航天、醫(yī)療等特殊環(huán)境中的適用性。

          :助力憶阻器產(chǎn)業(yè)化的測(cè)試方案

          作為全球領(lǐng)先的測(cè)試測(cè)量設(shè)備提供商,提供全面的憶阻器測(cè)試解決方案,幫助研究人員和企業(yè)加速憶阻器技術(shù)的商業(yè)化。

          1.4200A-SCS半導(dǎo)體參數(shù)分析儀

          ●   高精度源測(cè)單元(SMU):支持 DC、低頻 AC 測(cè)試,確保憶阻器的電學(xué)性能。

          ●   納秒級(jí)脈沖測(cè)量(PMU):精準(zhǔn)測(cè)試憶阻器在 AI 計(jì)算中的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)。

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          2.矩陣開關(guān)測(cè)試方案

          Keithley 3706系列矩陣開關(guān),適用于大規(guī)模憶阻器陣列測(cè)試,低漏電特性確保精準(zhǔn)測(cè)量。

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          3.自動(dòng)化測(cè)試與數(shù)據(jù)分析

          TMAS平臺(tái),支持Python可編程測(cè)試,提供自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集和分析。

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          憶阻器存算一體架構(gòu)正在快速發(fā)展,預(yù)計(jì)在未來5-10年內(nèi)將進(jìn)入商業(yè)化應(yīng)用。隨著AI大模型計(jì)算需求的持續(xù)增長(zhǎng),憶阻器將在高密度存儲(chǔ)、低功耗計(jì)算方面發(fā)揮越來越重要的作用。Tektronix將繼續(xù)推動(dòng)憶阻器測(cè)試技術(shù)的發(fā)展,為存算一體計(jì)算架構(gòu)的未來提供最前沿的測(cè)量方案。



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