AI 內(nèi)存是一種專為人工智能 (AI) 應(yīng)用設(shè)計的新型內(nèi)存技術(shù)。與傳統(tǒng)的通用內(nèi)存（如 DDR5 或 LPDDR5）不同，AI 內(nèi)存的核心目標是解決 AI 計算中遇到的兩大挑戰(zhàn)：帶寬瓶頸和延遲問題。

為什么 AI 內(nèi)存很重要？
在 AI 模型訓練和推理過程中，大量的數(shù)據(jù)需要從內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)?a target="_blank">處理器（如 GPU 或 TPU）進行計算。傳統(tǒng)的內(nèi)存技術(shù)由于其物理架構(gòu)限制，數(shù)據(jù)傳輸速度往往跟不上處理器的計算速度。這就好比一條只有兩車道的高速公路，無法滿足數(shù)十萬輛汽車同時通行的需求，導致交通擁堵。

AI 模型，尤其是大型語言模型（LLMs）和生成式 AI 模型，對數(shù)據(jù)吞吐量的需求極高。如果內(nèi)存無法快速提供數(shù)據(jù)，處理器就會因為“等待數(shù)據(jù)”而閑置，導致整體性能下降，效率低下。

AI 內(nèi)存如何解決這些問題？
AI 內(nèi)存通過以下幾種關(guān)鍵技術(shù)來解決這些挑戰(zhàn)：

高帶寬存儲（HBM）：這是目前最主流的 AI 內(nèi)存技術(shù)。HBM 通過將多個 DRAM 芯片垂直堆疊并使用硅通孔（TSV）技術(shù)連接，極大地增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ǖ罃?shù)量。這就像把高速公路從兩車道擴展到了幾十個車道，數(shù)據(jù)傳輸能力呈幾何級數(shù)增長。例如，HBM3E 的帶寬可以達到 1.2 TB/s，遠超 DDR5 的 60-80 GB/s。

近內(nèi)存計算（Processing-in-Memory, PIM）：這項技術(shù)更進一步，它將部分計算功能直接集成到內(nèi)存芯片內(nèi)部或非?？拷鼉?nèi)存芯片的位置。這意味著一些簡單的、重復性的計算任務(wù)（例如矩陣乘法）可以直接在內(nèi)存中完成，而不需要將數(shù)據(jù)來回傳輸?shù)教幚砥?。這不僅減少了數(shù)據(jù)移動，也顯著降低了延遲和功耗。

更高能效比：AI 內(nèi)存通常設(shè)計得更節(jié)能。在數(shù)據(jù)中心，為 AI 加速器提供數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎氖蔷薮蟮?。通過優(yōu)化架構(gòu)，AI 比如 HBM 技術(shù)，可以在提供更高帶寬的同時，比傳統(tǒng)內(nèi)存消耗更少的電能。

總的來說，AI 內(nèi)存是 AI 硬件生態(tài)系統(tǒng)中不可或缺的一部分，它與高性能處理器（如英偉達的 GPU）協(xié)同工作，共同提升 AI 模型的訓練速度和推理效率。

審核編輯 黃宇