存储器在AI发展中的重要性分析

自由选择存储器并将它们建构到系统中显得更为艰难。边缘计算出来性能的提高给存储器的设计，类型的自由选择和配备都带给挑战，这也造成在有所不同的应用于市场中必须展开更加简单的权衡。芯片架构正在与新的市场一起发展，但数据在芯片、设备之间以及系统之间如何移动并不总是很确切。

汽车和AI应用于的数据于是以显得更加多和简单，但芯片架构在处置时有时不确切如何优先处置数据。这让芯片设计人员面对决择，是自由选择共用内存降低成本，还是减少有所不同类型内存提升性能和降低功耗。

所有这些都是以安全性为前提，并且有所不同的市场设计的拒绝也不一样。比如，汽车中的各种类型的图像传感器（如激光雷达和摄像头）的大量数据必须在本地处置。AI芯片则期望性能需要提高100倍。

解决问题内存问题有一些方法，其中一种是片上存储器，也就是将存储器集中地构建在运算单元旁，仅次于程度增加数据暂存，这种方法的目标是通过增加阻抗和存储的数量来突破内存瓶颈，也能降低功耗。“存算一体（In-memory computing）有可能是仿真的、数字的，或两者都有。

” Cadence Digital＆Signoff Group的高级首席产品经理Dave Pursley说道，“虽然在内存中展开计算出来的点子有可能是日益增长的趋势，但在这种计算出来中实际再次发生的情况或许大不相同。”SRAM和DRAM仍是主流尽管市场经常出现了新的变化，但片上SRAM和片外DRAM仍是主流。

早已有专家预测DRAM多年后将“丧生”，但它依然是最经济和可信的自由选择。DRAM具备高密度、架构非常简单、较低延后和高性能的特性，兼备轻巧和低功耗的特性。

DRAM密度的增长速度正在上升，但HBM2等新的架构容许通过填充模块的方式而不是用于DIMM来横向减少密度，这种方法还让DRAM更加附近处理单元。另外，SRAM价格昂贵且密度受限，但其高速性能多年来已被检验。

片上存储器的挑战是使用产于还是共用的方式，在某些情况下，为确保安全性必须减少校验。“所有这些拒绝都会影响存储器的类型和数量的自由选择，还牵涉到片上和片外存储器之间的权衡，以及采访每个存储器点对点的复杂性。

”Arm高级物联网架构师Ryan Lim回应。低功耗存储器是关键存储器的一个关键问题是功耗，其中存储器类型和配备等多种因素都会影响功耗。例如，在7nm的存储器中展开数据的读取有可能消耗更加多功耗，这是因为线路中的RC延后。当然，这也不会产生热量，有可能会毁坏输入输出存储器的信号的完整性。

不过，较快的片外数据用于高带宽内存可以节省功耗，并且可以与高速GDDR6一样慢。如何作出这些要求各不相同有多种因素，还包括设备的平均值售价和自由选择的存储器类型。还有针对手执移动设备的极低功耗的存储器，还包括更加多用于电池的边缘设备。

“这些存储器具备极高的效能，可在一定程度上提高电池供电设备的功耗和数据速率。”Rambus卓越的院士Steven Woo说道。

“它们也可以在多种模式下工作，当正处于待机状态时，可以消耗很少的能量符合手机和平板电脑等产品的市场需求，并在必须展开处置时较慢转换到更加高性能/更高功率的模式。”低功耗存储器还反对多种PCB方式，容许它们与手机处理器填充在一起，符合智能手机的轻巧市场需求，也能构建在PCB上反对平板电脑和其他消费类设备高容量内存配备的市场需求。毫无疑问，研发低功耗存储器是一项挑战。

“当设计低功耗存储器时，它们反对的速率范围很广，比较低功耗存储器而言，这些数据速率往往是非常低的。”Woo说道。“这一般来说是由一两个主要应用于市场驱动，所以它必需面向一个市场相当大的行业，享有充足大市场的行业才能促成新的存储器。

从历史上看，手机市场是顺利的例子。如果与有所不同的手机制造商聊天，他们都期望取得性能和电源效率更高的存储器，因为他们期望需要缩短电池寿命。

对于其他想用于低功耗存储器的公司，他们不会很难过其他人正在老大他们构建。”一般来说，这些合格的存储器有可能在几种有所不同的数据速率下运营，但速率很相似。“这些存储器有可能有一个是每秒4.2千兆比特的速率，另一个是3.2千兆比特。

”他说明道，“这可以让内存制造商在生产所有这些存储器时，展开所谓的分级。当某些部件没加速运营时会再次发生这种情况，但制造商依旧会出售这些内存，因为有些客户必须以更加低廉的价格出售性能较低的存储器。Binning（数据拆分）容许这种情况。

这些产品的性能在一定的范围内，都归属于合格品。

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