AI芯片瓶颈内存瓶颈（ai芯片市场前景）

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本文目录一览：

• 1、大算力,内存墙与功耗墙分析
• 2、人工智能:新型存储,算力之光
• 3、为什么说AI专用芯片会挑战GPU的绝对统治地位?

大算力,内存墙与功耗墙分析

大算力、内存墙与功耗墙分析 在现今AI大模型的算力需求日益增长的背景下，内存墙与功耗墙问题成为了限制算力发展的瓶颈。围绕解决大算力场景下的GPU功耗墙、内存墙问题的技术不断升级，如存算一体、硅光/CPO产业化进程有望提速。内存墙问题源于内存容量和传输带宽的有限性，严重限制了CPU性能的发挥。

功耗墙：大模型训练与推理对计算资源的消耗巨大，导致功耗问题突出。内存墙：模型规模的不断扩大对内存容量和访问速度提出了更高要求。通讯墙：模型并行训练中的通信开销成为性能瓶颈。提供ECS GPU DeepGPU增强工具包：高效构建AI基础设施：该工具包旨在帮助客户优化AI训练和推理环境，提高算力利用效率。

解决分布式内存通信瓶颈，提升整体系统性能。考虑介于CPU和GPU之间的新架构，以实现更好的算力/带宽平衡。综上所述，通过引入高效训练算法、优化部署策略和设计更高效的硬件，我们可以有效克服内存墙的限制，推动AI技术的进一步发展。

AI硬件设计上，需要同时提高带宽和算力，通过优化缓存结构和DRAM层次结构，以提高内存访问速度，解决分布式内存通信瓶颈。此外，考虑介于CPU和GPU之间的架构，以实现更好的算力/带宽平衡。综上，AI领域面临的内存墙问题要求我们重新思考AI模型的设计、训练算法、部署方法以及硬件架构。

人工智能:新型存储,算力之光

1、新型存储技术如存算一体与HBM等，通过优化数据存储与计算的融合，解决了传统存储架构下的瓶颈问题，为高性能计算与终端AI应用提供了新的可能性。随着技术的持续发展与优化，未来终端设备将有望搭载HBM等先进技术，突破存力障碍，实现大模型的本地化应用，满足更广泛的数据处理需求。

2、存内计算通过在存储介质上实现计算，具备物理特性的利用，对存储电路进行重新设计，使存储电路同时具备计算和存储能力，消除“存”“算”界限，实现计算能效的极大提升。存内计算在神经网络领域已开展大量研究，应用于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，有望激发人工智能领域的下一轮发展。

3、新型存储器，如阻变存储器（ReRAM或RRAM），在密度、工艺制程、成本和良率上具备明显优势，有望在AIoT、智能汽车、数据中心、AI计算等领域大放异彩。IDM模式是ReRAM厂商的最佳选择，而新型存储器是中国实现存储领域弯道超车的最佳机会。

4、失效领域： 电池领域：电池容量在探索阶段和锂电池初期虽有快速提升，但很快达到上限，增长速度明显放缓。 电子设备领域：微处理器性能提升虽然仍在继续，但增速明显放缓，且面临工艺极限问题。新型存储技术如量子存储和DNA存储虽有潜力，但尚未实现大规模应用。

为什么说AI专用芯片会挑战GPU的绝对统治地位?

1、AI芯片中数据带宽的需求会进一步推动3D堆叠存储芯片在AI训练芯片中的普遍应用。而类脑计算芯片也会在寻找更合适的应用中进一步推动其发展。在数据中心的训练场景，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。真正能充分体现Domain Specific的AI芯片架构还是会更多地体现在诸多边缘场景。

2、在人工智能领域，GPU无疑是最受企业以及开发者追捧的芯片。但达摩院认为，数据中心的AI训练场景下，计算和存储之间数据搬移已成为瓶颈，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。“对于训练场景来说，计算量要求非常高，需要存储和处理的数据量远远大于之前常见的应用，AI专用计算架构是最佳选择。

3、人工智能常用的AI芯片通常是针对人工智能算法做了特定加速设计的芯片，如GPU、FPGA、asic和神经拟态芯片。 虽然深度学习算法上CPU不如AI芯片，但做大规模推理，CPU比较有优势，再加上CPU优势领域的市场空间广阔，应用场景丰富，国内 科技 企业持续研发国产CPU依然势在必行。 目前CPU主要市场份额仍在海外企业手中。

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