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摩尔定律注定生效,存储优先架构或是AI芯片的未

发布日期:2018-12-27

在这种相对传统的芯片设计思路中,计算模块和存储单元彼此分辨,数据从处理单元外的存储器提取,处理之后再返回存储器。以往我们的计算机运用场景下,这种架构可能较好的发挥频率优势,解决少量的庞杂义务,并通过提高制程工艺始终提升频率达到芯片的性能提升。

猎云网注:本文系作者向猎云网投稿,作者:探境科技。存储优先架构以其逻辑步骤精简+片上存储技能手段的方式,得到双重性能提升,实现了以存储调度为核心的打算架构,这确切是一次前所未有的翻新实际。随着探境科技流片量产追随后的应用场景部署,存储优先架构的AI芯片必将帮助终端设备实现更多自动化的、低延迟的边缘盘算,以改进最终的智慧生活闭会。

冯·诺依曼架构体系

“存储墙”阻隔AI芯片机能大跨步提升

摩尔定律曲线已进入难以晋升的“红区”

而当咱们面对数据洪流时期的AI场景时,包括深度学习神经网络、云计算、边沿计算等AI或AI相关场景中,与x86平台复杂运算比较计算任务往往是范围宏大的简单运算。因为冯·诺依曼架构的逻辑设计上,读取返回存储构造所消耗的时间巨大,大范畴的数据计算会造成存储的读取和返回远跟不上芯片的频率,产生重大的延迟,成为芯片整体性能的瓶颈,这也就是古代利用处景下的“存储墙”的由来。

跟着数据洪流时代的到来,AI技术应用的重要性日益凸显,而AI芯片的设计开发成为AI技巧发展的关键一环。由于应答数据处理的优先级跟方法不同,AI芯片所要面对的是海量数据处置。避免存储对芯片时钟频率造成的牵连,超越“存储墙”对芯片性能提升的妨碍已成为半导体行业广泛探讨的话题。而当“存储优先架构”(SFA)解决打算被提出来,咱们好像找到了开启未来AI芯片性能提升的金钥匙。

传统芯片的设计基于冯·诺依曼架构体系(如下图),是一种将程序指令存储器和数据存储器合并在一起的类PC设计概念结构。