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GPT模型推動存儲廠商加速PIM進程

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:周凱揚 ? 2023-04-10 05:09 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/周凱揚)存內(nèi)計算這個概念從被提出開始,就選定了AI作為主要應(yīng)用領(lǐng)域,但苦于當(dāng)時的需求并不算高,技術(shù)也還在完善成熟中,我們更多是在一些學(xué)術(shù)論壇和行業(yè)會議上見到存儲廠商和AI芯片廠商對其高談闊論。

可誰知道2023年我們迎來了消費級存儲市場的萎靡,卻又在ChatGPT的應(yīng)援之下帶火了高帶寬內(nèi)存。這不,三星、SK海力士等廠商紛紛迎來了HBM訂單和單價的瘋漲,也使得他們打算加速推進PIM的開發(fā)進度。

SK海力士的AiM方案

SK海力士在近期提出了他們的首個PIM方案,AiM。AiM是一個基于GDDR6的存內(nèi)計算方案,專門為了加速內(nèi)存負載密集的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)計。而GDDR6作為當(dāng)下GPU產(chǎn)品的主要顯存形式之一,提供了足夠的帶寬,但并沒有提供額外的計算能力,更別說卸載CPU、GPU的運算任務(wù)了。


AiM存內(nèi)加速器方案/ SK海力士


而在機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中,SK海力士的AiM方案可以卸載96%的計算任務(wù),交由DRAM的存內(nèi)計算單元來完成,實現(xiàn)了超高的內(nèi)存bank并行度,顯著減少了CPU與內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)移動,而且相比HBM,GDDR6明顯是一個成本更低的方案。

正是因為有了這些優(yōu)勢,AiM可以說是專為GPT類應(yīng)用打造的,SK海力士也給出了在GPT模型下的性能評估。對于GPT-2和GPT-3乃至現(xiàn)在的GPT-4來說,都屬于內(nèi)存負載密集型的應(yīng)用,所以也更容易遇到內(nèi)存墻的問題。

SK海力士AiM的另一大優(yōu)勢在于他們已經(jīng)實現(xiàn)了全套軟件棧,包括設(shè)備驅(qū)動、runtime庫、框架和應(yīng)用等,也支持AiM軟件仿真器,支持用戶自行開發(fā)AI應(yīng)用,而無需硬件評估板。

三星的PIM進程


其實其他廠商也早有在PIM上布局,尤其是三星。早在2021年初推出HBM2E后,三星就已經(jīng)開始規(guī)劃如何充分利用這些高帶寬內(nèi)存的性能,其中之一就是PIM。與SK海力士不同的是,三星打造的首個PIM為HBM-PIM,在內(nèi)存核心中了集成了名為可編程計算單元的AI引擎,用于處理一部分的邏輯功能。

同年的HotChips大會上,三星展示了將其HBM-PIM集成到Xilinx的AlveoAI加速器系統(tǒng)中。根據(jù)三星提供的數(shù)據(jù),該方案提供了2.5倍的系統(tǒng)性能提升,同時將功耗降低了60%。從三星半導(dǎo)體的PIM技術(shù)展示也來看,他們也計劃將這一技術(shù)應(yīng)用到GDDR和LPDDR中,不過這幾年間的主要技術(shù)公開展示都集中在HBM-PIM上。

除了這種將PIM集成到商用AI加速器的方案以外,三星也同時推出了直接將PIM集成到DRAM模塊中的方案AXDIMM,通過直接在DRAM模塊中對多組內(nèi)存芯片進行并行運算,減少了CPU和DRAM之間的大量數(shù)據(jù)移動。

三星稱在基于AI的推薦應(yīng)用中,AXDIMM可以使得整體系統(tǒng)能效提高40%,不過對于GPT這種生成式AI類的應(yīng)用能夠帶來多少提升我們就不得而知了,畢竟三星的PIM方案推出時大部分AI應(yīng)用還停留在圖片分類、文字翻譯和語音識別上。

小結(jié)

從這些PIM產(chǎn)品的布局來看,集成式的方案或許對AI加速器廠商來說更有吸引力,不管這些計算單元是CPU、GPU、FPGA還是ASIC芯片。但無論是三星還是SK海力士,這些方案落地到產(chǎn)品上都需要一定的時間,所以我們可能得等到下一代產(chǎn)品中,才能看到存內(nèi)計算的存在。

但不得不說,對于已有布局存內(nèi)計算的存儲廠商來說,這無疑是一大利好。過去這種和負責(zé)計算的邏輯芯片搶活干的設(shè)計無疑是自砸招牌,但現(xiàn)在看來卻已經(jīng)成了一種趨勢,這類存儲廠商對于市場波動的抵抗力也會更強一些。只不過目前看來這類PIM技術(shù)目前還是優(yōu)先針對功耗相對較高的內(nèi)存,未來要想在移動市場有所成就,還得看這些存儲廠商后續(xù)會推出怎樣的LPDDR-PIM方案。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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