過去70年,，計算機一直遵循馮·諾依曼架構(gòu)設(shè)計,，運行時數(shù)據(jù)需要在處理器和內(nèi)存之間來回傳輸,。

隨著時代發(fā)展,，這一工作模式面臨較大挑戰(zhàn)：在人工智能等高并發(fā)計算場景中,，數(shù)據(jù)來回傳輸會產(chǎn)生巨大的功耗；目前內(nèi)存系統(tǒng)的性能提升速度大幅落后于處理器的性能提升速度,，有限的內(nèi)存帶寬無法保證數(shù)據(jù)高速傳輸,。

12月3日，快科技獲悉,，達摩院成功研發(fā)新型架構(gòu)芯片,。該芯片是全球首款基于DRAM的3D鍵合堆疊存算一體AI芯片,，可突破馮·諾依曼架構(gòu)的性能瓶頸,，滿足人工智能等場景對高帶寬、高容量內(nèi)存和極致算力的需求,。

在特定AI場景中,，該芯片性能提升10倍以上，能效比提升高達300倍,。

在摩爾定律逐漸放緩的背景下,，存算一體成為解決計算機性能瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)。

存算一體芯片類似人腦,，將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合,，可大幅減少數(shù)據(jù)搬運,，從而極大地提高計算并行度和能效。

這一技術(shù)早在上世紀90年代就被提出,，但受限于技術(shù)的復(fù)雜度,、高昂的設(shè)計成本以及應(yīng)用場景的匱乏，過去幾十年,，業(yè)界對存算一體芯片的研究進展緩慢,。

達摩院研發(fā)的存算一體芯片集成了多個創(chuàng)新型技術(shù)，是全球首款使用混合鍵合3D堆疊技術(shù)實現(xiàn)存算一體的芯片,。該芯片內(nèi)存單元采用異質(zhì)集成嵌入式DRAM（SeDRAM）,，擁有超大帶寬、超大容量等特點,；計算單元方面,，達摩院研發(fā)設(shè)計了流式的定制化加速器架構(gòu)，對推薦系統(tǒng)進行“端到端”的加速,，包括匹配,、粗排序、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算,、細排序等任務(wù),。

得益于整體架構(gòu)的創(chuàng)新，該芯片同時實現(xiàn)了高性能和低系統(tǒng)功耗,。在實際推薦系統(tǒng)應(yīng)用中,，相比傳統(tǒng)CPU計算系統(tǒng)，存算一體芯片的性能提升10倍以上,，能效提升超過300倍,。該技術(shù)的研究成果已被芯片領(lǐng)域頂級會議ISSCC 2022收錄，未來可應(yīng)用于VR/AR,、無人駕駛,、天文數(shù)據(jù)計算、遙感影像數(shù)據(jù)分析等場景,。

達摩院計算技術(shù)實驗室科學(xué)家鄭宏忠表示：“存算一體是顛覆性的芯片技術(shù),，它天然擁有高性能、高帶寬和高能效的優(yōu)勢,，可以從底層架構(gòu)上解決后摩爾定律時代的芯片性能和能耗問題,，達摩院研發(fā)的芯片將這一技術(shù)與場景緊密結(jié)合，實現(xiàn)了內(nèi)存,、計算以及算法應(yīng)用的完美融合,。”

據(jù)悉，達摩院計算技術(shù)實驗室專注研究芯片設(shè)計方法學(xué)和新型計算機體系結(jié)構(gòu)技術(shù),，已擁有多項領(lǐng)先成果,，在ISSCC、ISCA,、MICRO,、HPCA等頂級會議上發(fā)表多篇論文。