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智能时代来临之际,国产高性能计算突破口在哪?

发布日期:2020-07-23 21:13   来源:未知   阅读:

高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器(作为单个机器的一部分)或者某一集群中组织的几台计算机(作为单个计算资源操作)的计算系统和环境。多年来高性能计算一直是科技综合实力竞争的制高点,同时也在一定程度上反映了各大公司在系统研发方面的实力。

现如今,AI、5G、自动驾驶、海量存储,数字革命蓬勃发展的智能时代已经到来,人工智能已逐渐成为高性能计算市场的新发展方向。由于高性能计算和人工智能相互促进、相互辅助的天然关系,高性能计算和人工智能的深度融合也成了必然的趋势。

然而,身处信息爆炸的大数据时代,人工智能的出现,由于其需要大量数据训练的特殊性,使得人们对超高速、高带宽、大容量、高密度、低功耗和低成本的超高性能计算需求呈指数式增长。

就目前而言,高带宽高能效已成为了高性能计算的核心瓶颈。由于传统计算设备广泛采用的冯?诺依曼架构中,计算和存储功能的分离,以及处理器和存储器二者之间长期以来采用的不同工艺路线,数据在处理器和存储器之间来回的传输会消耗大量的时间和功耗。因此,“功耗墙”和“存储墙”方面的问题也相应的产生。

高性能计算

而无论是对于现如今的7nm工艺时代还是华为正在研究的5nm工艺,又或是三星正在努力的3nm工艺,访存功耗、通信功耗、数据传输和访问功耗都将大幅度提升占比。所以,要想克服高性能计算的核心瓶颈,计算单元的优化定制、HBM、GDDR6/LPDDR4和Serdes高带宽存储技术都将发挥着重要的作用。

据相关数据显示,1980-2000年处理器和存储器两者的速度失配以每年50%的速率在增加。基于这一正在急速增加的数据和视频的并行计算需求,以及消费者和厂商对存储的更高要求,如何尽可能实现近数据存储计算(Near Memory Compute),或者是最好能够将存储和计算有机地结合在一起(存储器颗粒本身的算法嵌入),直接利用存储单元进行计算,最大程度的消除数据迁移所带来的功耗开销成为了亟待解决的问题。

这方面的研究上,作为国内IP市场连续10年领先的领军芯片IP供应商,Innosilicon(芯动科技)已在全球率先突破近阈值低功耗计算技术和GDDR6 高带宽存储技术,用于解决低功耗云计算能效瓶颈。芯动公司(Innosilicon) 的GDDR6 PHY是全球首个经过硅验证的商用GDDR6 IP, 它完全符合JEDEC GDDR6(JESD250)标准。相对于GDDR5 / GDDR5X,GDDR6提供了增加的每引脚带宽(最高16 Gbps)和更低的工作电压(1.35 V),从而提高了性能并降低了功耗。通过优化的FinFET、数据/时钟硅波形,实现了性能提升14%,还以稳定的过程控制确保了规模产量。

Innosilicon DDR6

不仅如此,芯动科技成功投产的GDDR6 AI内存条和定制GPU,更是全球首发、业界最快的ASIC,实现了读写独立通道达到读写平衡效率优化,每次读写高达256 bits宽 (16n prefetch),并行计算、AI、GPU、网络大数据应用性价比好,在Autopilot高温度覆盖和汽车电子领域应用前景广阔。用于IP内核的Innosilicon系统感知设计方法还可提供以客户为中心的体验,并缩短了产品上市时间和首次使用权,从而为客户充分利用人工智能应用构建优势铺石垫路。

总的而言,智能化数字化引领变革的今天,高性能计算的发展还有一段漫长的路要走,而这一路上需要国内更多富有创造性的芯片IP设计公司的不断努力和实践。



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