3D 集成与新兴存储器在AI芯片中的应用

"这篇文档主要讨论了片外存储器在人工智能和AI芯片技术中的应用，特别是在DRAM和NAND闪存方面。文档提到了3D集成技术如何提升存储器的带宽和容量，如HBM和HMC在GPU产品中的集成。此外，新兴非易失性随机存取内存（NVRAM）如FeRAM, MRAM, PRAM, RRAM等的存储容量和读写带宽发展趋势也进行了对比分析。文档还涵盖了人工智能芯片的关键特征、发展现状、技术挑战以及未来的架构设计趋势，强调了AI友好的存储技术和新兴计算技术如近内存计算和存内计算的重要性。最后，文档提及神经形态芯片作为未来发展方向的可能性及其独特特性。" 本文首先介绍了片外存储器的两种主要类型——DRAM和NAND闪存，它们因高密度单元结构而常用于大容量存储。3D集成技术，例如通过TSV技术堆叠多层，被用来增强这些存储器的性能。DRAM的例子包括HBM和HMC，它们在GPU等高性能计算应用中展现出高带宽的优势。同时，NAND闪存也在不断发展，3D NAND技术已经推进到96层。 接着，文章探讨了新兴的非易失性随机存取内存（NVRAM），如FeRAM, MRAM, PRAM, RRAM等，并比较了它们在存储容量和读写速度方面的表现。这些技术随着时间的发展，显示出持续的进步和潜在的市场应用。 文档进一步分析了人工智能芯片的关键特征，包括新型计算范式、训练和推断过程、大数据处理能力、数据精度、可重构性和软件工具。目前，AI芯片分为云端和边缘设备两大类别，两者在不同的应用场景下发挥着各自的作用。然而，AI芯片面临冯·诺伊曼瓶颈和CMOS工艺及器件的挑战，这促使研究人员探索新的架构设计趋势，比如大存储、高效能和可伸缩的云端训练和推断，以及极致效率的边缘设备。 文章还讨论了AI芯片中的存储技术，包括AI友好型存储器、片外存储器、片上（嵌入型）存储器和新兴存储器。新兴计算技术，如近内存计算和存内计算，旨在提高计算效率，而基于新型存储器的人工神经网络则试图模拟生物神经网络，以实现更高效的数据处理。 最后，神经形态芯片被看作是未来AI芯片的一种可能形态，其特有的算法模型、众核结构、事件驱动和数据流计算等特性，使其在低功耗和高并行计算中展现出巨大潜力。尽管存在挑战，但神经形态芯片提供了新的研究方向，并且AI芯片的基准测试和发展路线图也在不断演进和完善。 这篇文档全面概述了AI芯片领域的重要知识点，包括存储技术、发展趋势和未来挑战，为理解人工智能和芯片技术的最新进展提供了宝贵的资料。