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剖析存儲(chǔ)芯片及技術(shù)在AI領(lǐng)域的應(yīng)用

麗臺(tái)科技 ? 來源:麗臺(tái)科技 ? 2025-12-29 15:24 ? 次閱讀
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2025 年下半年以來,全球 DRAM 內(nèi)存價(jià)格大幅上漲,部分型號(hào)售價(jià)一度達(dá)到往常的兩倍以上。業(yè)內(nèi)分析普遍認(rèn)為,這場(chǎng)漲價(jià)潮主要由 AI 算力需求的爆炸式增長(zhǎng)與供應(yīng)鏈調(diào)整共同推動(dòng),且這一趨勢(shì)預(yù)計(jì)將持續(xù)。在此背景下,深入理解驅(qū)動(dòng) AI 革命的存儲(chǔ)技術(shù)變得至關(guān)重要。本文將系統(tǒng)梳理與AI 緊密相關(guān)的核心存儲(chǔ)芯片及技術(shù),剖析它們?nèi)绾卧诓煌瑘?chǎng)景下支撐起智能計(jì)算的海量數(shù)據(jù)需求。

提到存儲(chǔ),多數(shù)用戶首先會(huì)想到硬盤(SSD)或內(nèi)存(DRAM)。從云端 AI 服務(wù)器到邊緣智能設(shè)備,都離不開這兩大基石。從技術(shù)本質(zhì)看,硬盤領(lǐng)域的 SATA / NVMe 接口 SSD,乃至手機(jī)中的存儲(chǔ)芯片,均基于NAND Flash(非易失性存儲(chǔ)器)技術(shù)。它通過晶體管存儲(chǔ)電荷來記錄數(shù)據(jù),斷電后信息依然保留。為突破物理平面極限,當(dāng)前主流技術(shù)已演進(jìn)至 3D NAND,通過縱向堆疊存儲(chǔ)單元,在同等芯片面積下實(shí)現(xiàn)了更高的存儲(chǔ)密度、更低的功耗、更佳的耐用性與更快的讀寫速度,同時(shí)有效降低了單位成本。

與 NAND 作為“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫”的角色不同,DRAM(動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)充當(dāng)了系統(tǒng)的“工作臺(tái)”。它通過電容存儲(chǔ)數(shù)據(jù),但由于電容會(huì)自然放電,需要定期刷新,因此屬于易失性存儲(chǔ)器,斷電后數(shù)據(jù)會(huì)丟失。在 AI 服務(wù)器和個(gè)人電腦中,DRAM 最常見的形態(tài)是內(nèi)存條,其采用DDR(雙倍數(shù)據(jù)速率)技術(shù)。 DDR 能夠在帶寬、延遲、容量和成本間取得平衡,因此被廣泛用作系統(tǒng)主內(nèi)存,目前主流已進(jìn)入 DDR5 時(shí)代。

除了 DDR 內(nèi)存,在 AI 領(lǐng)域應(yīng)用同樣廣泛的還有GDDR(Graphics Double Data Rate)——這是獨(dú)立顯卡(GPU)的專用顯存。無論是 AI 計(jì)算場(chǎng)景,還是圖形渲染任務(wù),GPU 都需要顯存提供高速的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與讀取支持;若顯存帶寬不足,將直接制約整體計(jì)算效率的提升。

例如,NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell配備 48GB 超高速 GDDR7 的內(nèi)存,有助于加速臺(tái)式電腦上的 AI 開發(fā)、LLM 推理和生成式 AI 工作流,以及高保真仿真、視頻制作和復(fù)雜 3D 建模等操作。借助 RTX PRO 5000 可以無縫運(yùn)行本地 AI 助手,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染制作逼真的視覺效果,并優(yōu)化工程和科學(xué)研究所需的精度關(guān)鍵型仿真,所有這些操作都以卓越的穩(wěn)定性高速運(yùn)行。

在 AI 領(lǐng)域,除了 GDDR 顯存類型的存儲(chǔ)芯片外,一些高端的數(shù)據(jù)中心 GPU 比如 H20、H200 等型號(hào),它采用的是HBM 內(nèi)存(High Bandwidth Memory),HBM 和 GDDR 最大的不同是采用了 3D 堆疊技術(shù),GDDR 可以理解為平鋪在 PCB 上,互聯(lián)方式采用 PCB 主板走線通信,而 HBM 則是將多個(gè) DRAM 核心摞起來,堆疊的各層之間通過貫穿硅片的微型垂直通道—硅通孔連接,提供了短且多的內(nèi)部互聯(lián)通道,目前最新的 HBM3e 可以實(shí)現(xiàn) 8TB / 秒的顯存帶寬,高于 GDDR 方案數(shù)倍,多適用于超大規(guī)模的 AI 訓(xùn)練與 HPC 業(yè)務(wù)。

并非所有 AI 場(chǎng)景都需要如此卓越的性能,在邊緣計(jì)算和桌面工作站等場(chǎng)景中,功耗、散熱和空間限制同樣關(guān)鍵。此時(shí),LPDDR 技術(shù)(Low Power Double Data Rate SDRAM)便成為理想選擇。它通過降低工作電壓、引入精細(xì)的電源狀態(tài)管理,實(shí)現(xiàn)了出色的能效比。NVIDIA DGX Spark便是一例:它采用 Grace CPU + Blackwell GPU 的 GB10 超級(jí)芯片,并創(chuàng)新性地配備了 128GB LPDDR5x 統(tǒng)一內(nèi)存供 CPU 與 GPU 共享。這種設(shè)計(jì)大幅減少了數(shù)據(jù)搬運(yùn)延遲,使得開發(fā)者能在單臺(tái)最大功耗僅 240W 的桌面設(shè)備上,對(duì)參數(shù)高達(dá) 2,000 億的大模型進(jìn)行微調(diào)與推理。

在更嚴(yán)苛的邊端場(chǎng)景,比如生產(chǎn)車間、碼頭、工地這些工業(yè)場(chǎng)景,同樣需要使用到 AI 算力進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè),人臉識(shí)別,危險(xiǎn)預(yù)警等業(yè)務(wù),這種場(chǎng)景下更考驗(yàn)?zāi)芎纳?,因?yàn)樵O(shè)備往往需要放置在弱電箱內(nèi)。在此場(chǎng)景下麗臺(tái)科技基于NVIDIA Jetson系列產(chǎn)品進(jìn)行開發(fā),提供了多種場(chǎng)景可選的 AI 工控機(jī),涵蓋 NVIDIA Jetson Orin、NVIDIAJetson Thor 系列,此系列產(chǎn)品全部是采用了 LPDDR5 技術(shù)的顯存。下面以LEADTEK 麗臺(tái) 嵌入式工控機(jī) 8F5E2為例。

? LEADTEK 麗臺(tái) 嵌入式工控機(jī) 8F5E2

基于 NVIDIA Jetson AGX Orin/AGX Xavier 開發(fā),算力高達(dá) 275 TOPS,被動(dòng)式散熱,I / O 接口豐富,可擴(kuò)展性強(qiáng),多場(chǎng)景靈活部署。

應(yīng)用場(chǎng)景:車路協(xié)調(diào)、機(jī)器視覺、安防邊檢、智慧物流、工業(yè)自動(dòng)化

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▲ 嵌入式工控機(jī) 8F5E2

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注:搭載 AGX ORIN 時(shí)支持 USB 3.1 功能,并向下兼容。搭載 AGX Xavier 時(shí),僅支持 USB 2.0 功能

AI 的蓬勃發(fā)展并非僅依賴于處理器算力單點(diǎn)突破,更得益于一個(gè)多層次、協(xié)同高效的存儲(chǔ)生態(tài)系統(tǒng)。從數(shù)據(jù)中心里提供高帶寬的 HBM,到顯卡中負(fù)責(zé)高吞吐的 GDDR;從服務(wù)器內(nèi)平衡全能的 DDR,到邊緣設(shè)備中能效優(yōu)先的 LPDDR,再到所有數(shù)據(jù)的最終歸宿——海量、非易失的 NAND Flash,每一種存儲(chǔ)技術(shù)都在自己最擅長(zhǎng)的位置上,解決了 AI 在不同規(guī)模、不同場(chǎng)景下面臨的特定數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。

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原文標(biāo)題:AI 算力狂奔,存儲(chǔ)芯片能跟上嗎?

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