隨著ChatGPT的爆紅,AIGC產業鏈受到了廣泛關注。大模型的發展正在推動AI算力市場進入新的發展階段,國內外市場掀起了一股新的AI應用熱潮。AIGC早已不是簡單的技術概念,而是逐步形成以生成式AI為核心的新一代產業生態。AIGC產業發展離不開底層資源建設。要建設更加強大的AIGC算力基礎設施,還需要聚焦新一代AI技術解決關鍵挑戰,實現革命性突破。
近日,甲子光年智庫發布《中國AIGC產業算力發展報告》,作為全球首家基于存算一體超異構創新架構,面向數據中心、云計算、自動駕駛、中心側服務器等場景的 AI 大算力芯片公司,億鑄科技被列為“AIGC產業算力領域的領航者”重點關注企業。
報告指出,通信已成為算力增長的瓶頸。過去 20 年間,運算設備的算力提高了9萬倍,雖然存儲器從 DDR 發展到 GDDR6x ,接口標準從 PCIe1.0a升級到 NVLink3.0,但是通訊帶寬的增長只有 30 倍。存儲器性能增長慢于處理器,這一剪刀差如今仍在被不斷擴大。
在大模型時代,Transformer模型中的參數量呈現出 2年240 倍的超指數增長,而單個GPU內存僅以每 2年2倍的速度擴大。無論是訓練還是推理,AI計算芯片都肩負了比以往更重的使命。
從技術環境來講,數據量越來越大、模型算法越來越復雜,而支撐底層算力的摩爾定律卻幾近終結。巨大的剪刀差落在AI大算力芯片企業產業鏈肩上,就帶來了巨大壓力——有效算力的增長率、軟件的編譯、數據的帶寬、存儲的成本、能效比、生產工藝……
這一切挑戰的根源來自數據流堵塞,也就是“存儲墻”。無論是芯片外部還是內部,數據搬運速度的提升都與計算能力的提升都有著巨大的差距,大模型時代的到來無疑擴大了這一鴻溝。AI應用進入2.0時代,模型參數量成長更快,數據搬運速度剪刀差更大,而每一次推理計算都需要搬運整個模型參數,存儲墻成為AI大算力芯片發展的最大痛點。
要想從根源上解決這個問題,就要徹底打破“存儲墻”,因此越來越多的科學家和創業者轉向了存算一體,尋求在AGI時代的架構革新。
打破“存儲墻”,存算一體閃亮登場
根據目標應用場景的不同,存算一體企業選擇的存儲介質和技術路線也會不同。成立之初,億鑄科技在熊大鵬博士的帶領下,經過團隊專家的深入探討與研究,一致同意在AI大算力推理芯片這一賽道上,新型憶阻器ReRAM (RRAM) 是當前最合適的存儲介質。而這一觀點也逐漸獲得了越來越多的認可。在AI大算力市場與AIGC產業的雙重驅動下,學術界和產業界正將RRAM推向“C位”,紛紛轉向ReRAM尋找新的發展動力。
億鑄的“四新一強”優勢
億鑄科技原型技術驗證(POC)芯片首次流片已于2023年8月初回片,并成功點亮了首顆面向數據中心、云計算、自動駕駛等場景的存算一體AI大算力芯片。可實現“基于成熟28nm工藝制程,單卡突破P級算力”的極強性能與“20T/W”的極高能效比。
甲子光年借《中國AIGC產業算力發展報告》指出,AIGC不僅僅體現在對算力規模的拉動上,而是會改變算力產業的發展思路,例如MaaS對云服務模式的影響,云邊協同的效力體現,及存算一體技術的發展等等。
AIGC的時代仍在快速發展,億鑄科技作為AIGC產業在算力領域的領航者,將積極尋求與其他算力供應商、AI技術提供商以及AI應用企業的合作,形成緊密的生態伙伴關系,共同探索AIGC產業的應用場景和商業模式,不斷攻克難題,以實現產業的繁榮發展。
審核編輯:劉清
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原文標題:億分享 | 把握AIGC浪潮,億鑄科技領航AI大算力芯片產業未來
文章出處:【微信號:億鑄科技,微信公眾號:億鑄科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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