ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益:?

ChatGPT開啟算力軍備賽，大模型參數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)模，引爆海量算力需求，模型計算量增長速度遠(yuǎn)超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數(shù)據(jù)傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內(nèi)存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務(wù)器為例，芯片組+存儲的成本約占70%以上，芯片組、內(nèi)部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的重要組成結(jié)構(gòu)，“內(nèi)存”實為硬盤與CPU之間的中間人，存儲可按照介質(zhì)分類為ROM和RAM兩部分。

存算一體，后摩爾時代的必然發(fā)展:?

過去二十年中，算力發(fā)展速度遠(yuǎn)超存儲，“存儲墻”成為加速學(xué)習(xí)時代下的一代挑戰(zhàn)，原因是在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統(tǒng)的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構(gòu)，是后摩時代下的必然選擇，存算一體即數(shù)據(jù)存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區(qū)之中，極其適用于大數(shù)據(jù)量大規(guī)模并行的應(yīng)用場景。存算一體優(yōu)勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰(zhàn)士”，具有高能耗、低成本、高算力等優(yōu)勢；存算一體按照計算方式分為數(shù)字計算和模擬計算，應(yīng)用場景較為廣泛，SRAM、RRAM有望成為云端存算一體主流介質(zhì)。

存算一體前景廣闊、漸入佳境:?

存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發(fā)展，原因是我們認(rèn)為現(xiàn)在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算等；大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算，端測方面，人工智能更在意及時響應(yīng)，即“輸入”即“輸出”，目前存算一體已經(jīng)可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數(shù)方面已經(jīng)達到上億級別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用于人工智能各個場景，如穿戴設(shè)備、移動終端、智能駕駛、數(shù)據(jù)中心等。我們認(rèn)為存算一體為下一代技術(shù)趨勢并有望廣泛應(yīng)用于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用、感存算一體，多模態(tài)的人工智能計算、類腦計算等場景。

01.?存算一體，開啟算力新篇章

1.1 ChatGPT開啟大模型“軍備賽”，算力呈現(xiàn)明顯缺口

ChatGPT開啟算力軍備賽:?我們已經(jīng)在《ChatGPT: 百度文心一言暢想》中證明數(shù)據(jù)、平臺、算力是打造大模型生態(tài)的必備基礎(chǔ)，且算力是訓(xùn)練大模型的底層動力源泉，一個優(yōu)秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓(xùn)練和推理具備效率優(yōu)勢；同時，我們在《ChatGPT打響AI算力“軍備戰(zhàn)”》中證明算力是AI技術(shù)角逐“入場券”，其中AI服務(wù)器、AI芯片等為核心產(chǎn)品；此外，我們還在《ChatGPT ，英偉達DGX引爆AI “核聚變”》中證明以英偉達為代表的科技公司正在快速補足全球AI算力需求，為大模型增添必備“燃料”。

大模型參數(shù)呈現(xiàn)指數(shù)規(guī)模，引爆海量算力需求:?根據(jù)財聯(lián)社和OpenAI數(shù)據(jù)，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)，模型計算量增長速度遠(yuǎn)超人工智能硬件算力增長速度，存在萬倍差距。運算規(guī)模的增長，帶動了對AI訓(xùn)練芯片單點算力提升的需求，并對數(shù)據(jù)傳輸速度提出了更高的要求。根據(jù)智東西數(shù)據(jù)，過去五年，大模型發(fā)展呈現(xiàn)指數(shù)級別，部分大模型已達萬億級別，因此對算力需求也隨之攀升。

資料來源：新浪，智東西，可創(chuàng)辦日報，華西證券研究所

1.2 深度拆解服務(wù)器核心硬件組成部分

服務(wù)器的組成:?我們以一臺通用服務(wù)器為例，服務(wù)器主要由主板、內(nèi)存、芯片組、磁盤、網(wǎng)卡、顯卡、電源、主機箱等硬件設(shè)備組成；其中芯片組、內(nèi)部存儲和外部存儲是組成核心部件。

GPU服務(wù)器優(yōu)勢顯著: GPU服務(wù)器超強的計算功能可應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)處理方面的運算，如搜索、大數(shù)據(jù)推薦、智能輸入法等，相較于通用服務(wù)器，在數(shù)據(jù)量和計算量方面具有成倍的效率優(yōu)勢。此外，GPU可作為深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練平臺，優(yōu)勢在于1、GPU 服務(wù)器可直接加速計算服務(wù)，亦可直接與外界連接通信；2、GPU服務(wù)器和云服務(wù)器搭配使用，云服務(wù)器為主，GPU服務(wù)器負(fù)責(zé)提供計算平臺；3、對象存儲COS 可以為GPU 服務(wù)器提供大數(shù)據(jù)量的云存儲服務(wù)。

AI服務(wù)器芯片組價值成本凸顯:?以一臺通用服務(wù)器為例，主板或芯片組占比最高，大約占成本50%以上，內(nèi)存(內(nèi)部存儲+外部存儲)占比約為20%。此外，根據(jù)Wind及芯語的數(shù)據(jù)，AI服務(wù)器相較于高性能服務(wù)器、基礎(chǔ)服務(wù)器在芯片組(CPU+GPU)的價格往往更高，AI服務(wù)器(訓(xùn)練)芯片組的成本占比高達83%、AI服務(wù)器(推理)芯片組占比為50%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于通用服務(wù)器芯片組的占比。

資料來源：H3C UniServer R4900 G5技術(shù)白皮書，華西證券研究所

1.3 存儲，計算機的重要組成結(jié)構(gòu)

存儲是計算機的重要組成結(jié)構(gòu):?存儲器是用來存儲程序和數(shù)據(jù)的部件，對于計算機來說，有了存儲器才有記憶功能，才能保證正常工作。存儲器按其用途可分為主存儲器和輔助存儲器，主存儲器又稱內(nèi)存儲器(簡稱內(nèi)存)，輔助存儲器又稱外存儲器(簡稱外存)。

內(nèi)存:?主板上的存儲結(jié)構(gòu)，與CPU直接溝通，并用其存儲數(shù)據(jù)的部件，存放當(dāng)前正在使用的（即執(zhí)行中）的數(shù)據(jù)和程序，一旦斷電，其中的程序和數(shù)據(jù)就會丟失；

外存:?磁性介質(zhì)或光盤，像硬盤，軟盤，CD等，能長期保存信息，并且不依賴于電力來保存信息。

XPU、內(nèi)存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系: “內(nèi)存”實為硬盤與CPU之間的中間人，CPU如果直接從硬盤中抓數(shù)據(jù)，時間會太久。所以“內(nèi)存”作為中間人，從硬盤里面提取數(shù)據(jù)，再讓CPU直接到內(nèi)存中拿數(shù)據(jù)做運算。這樣會比直接去硬盤抓數(shù)據(jù)，快百萬倍；CPU里面有一個存儲空間Register(寄存器)，運算時，CPU會從內(nèi)存中把數(shù)據(jù)載入Register, 再讓Register中存的數(shù)字做運算，運算完再將結(jié)果存回內(nèi)存中，因此運算速度Register > 內(nèi)存> 硬盤，速度越快，價格越高，容量越低。

資料來源：CSDN，華西證券研究所

存儲按照易失性分類:?分別為ROM(只讀存儲器)是Read Only Memory的縮寫，RAM(隨機存取存儲器)是Random Access Memory的縮寫。ROM在系統(tǒng)停止供電的時候仍然可以保持?jǐn)?shù)據(jù)，而RAM通常都是在掉電之后就丟失數(shù)據(jù)，典型的RAM就是計算機的內(nèi)存。

RAM(隨機存取存儲器)作為內(nèi)存架構(gòu)廣泛應(yīng)用于計算機中:是與中央處理器直接交換數(shù)據(jù)的內(nèi)部存儲器?？梢噪S時讀寫且速度很快，通常作為操作系統(tǒng)或其他正在運行中的程序的臨時資料存儲介質(zhì)。RAM可分為靜態(tài)SRAM與動態(tài)DRAM,SRAM速度非?？欤悄壳白x寫最快的存儲設(shè)備了，但是價格昂貴，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如CPU的一級緩沖，二級緩沖；DRAM保留數(shù)據(jù)的時間很短，速度也比SRAM慢，不過比任何的ROM都要快，但從價格上來說DRAM相比SRAM要便宜，因此計算機內(nèi)存大部分為DRAM架構(gòu)；

ROM(只讀存儲器)作為硬盤介質(zhì)廣泛使用: Flash內(nèi)存的存儲特性相當(dāng)于硬盤，它結(jié)合了ROM和RAM的長處，不僅具備了電子可擦除可編程的性能，還不會斷電丟失數(shù)據(jù)同時可以快速讀取數(shù)據(jù)，近年來Flash已經(jīng)全面替代傳統(tǒng)ROM在嵌入式系統(tǒng)的定位，目前Flash主要有兩種NOR Flash和NAND Flash。Nand-flash存儲器具有容量較大，改寫速度快等優(yōu)點，適用于大量數(shù)據(jù)的存儲，因此被廣泛應(yīng)用在各種存儲卡，U盤，SSD，eMMC等等大容量設(shè)備中；NOR-Flash則由于特點是芯片內(nèi)執(zhí)行，因此應(yīng)用于眾多消費電子領(lǐng)域。

資料來源：CSDN，華西證券研究所

1.4 存算一體，后摩爾時代的必然發(fā)展

算力發(fā)展速度遠(yuǎn)超存儲，存儲帶寬限制計算系統(tǒng)的速度:?在過去二十年，處理器性能以每年大約55%的速度提升，內(nèi)存性能的提升速度每年只有10%左右。因此，目前的存儲速度嚴(yán)重滯后于處理器的計算速度。能耗方面，從處理單元外的存儲器提取所需的時間往往是運算時間的成百上千倍，因此能效非常低；“存儲墻”成為加速學(xué)習(xí)時代下的一代挑戰(zhàn)，原因是數(shù)據(jù)在計算單元和存儲單元的頻繁移動。

存儲墻、帶寬墻和功耗墻成為首要限制關(guān)鍵:?在傳統(tǒng)計算機架構(gòu)中，存儲與計算分離，存儲單元服務(wù)于計算單元，因此會考慮兩者優(yōu)先級；如今由于海量數(shù)據(jù)和AI加速時代來臨，不得不考慮以最佳的配合方式為數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理服務(wù)，然而存儲墻、帶寬墻和功耗墻成為首要挑戰(zhàn)，雖然多核并行加速技術(shù)也能提升算力，但在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統(tǒng)的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。

存算一體有望打破馮諾依曼架構(gòu)，是后摩時代下的必然選擇:?存算一體是在存儲器中嵌入計算能力，以新的運算架構(gòu)進行二維和三維矩陣乘法/加法運算。存內(nèi)計算和存內(nèi)邏輯，即存算一體技術(shù)優(yōu)勢在于可直接利用存儲器進行數(shù)據(jù)處理或計算，從而把數(shù)據(jù)存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區(qū)之中，可以徹底消除馮諾依曼計算架構(gòu)瓶頸，特別適用于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種大數(shù)據(jù)量大規(guī)模并行的應(yīng)用場景。

資料來源：知乎@陳巍談芯，華西證券研究所

存算一體概念已有50年歷史:早在1969年，斯坦福研究所的Kautz等人提出了存算一體計算機的概念。但受限于當(dāng)時的芯片制造技術(shù)和算力需求的匱乏，那時存算一體僅僅停留在理論研究階段，并未得到實際應(yīng)用。然而為了打破馮諾依曼架構(gòu)，降低“存儲-內(nèi)存-處理單元”過程數(shù)據(jù)搬移帶來的開銷, 業(yè)內(nèi)廣泛采用3D封裝技術(shù)實現(xiàn)3D堆疊提供更大帶寬，但是并沒有改變數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)處理分離的問題；

近年來，存算一體隨著人工智能的驅(qū)動得到較快發(fā)展:?隨著半導(dǎo)體制造技術(shù)突破，以及AI等算力密集的應(yīng)用場景的崛起，為存算一體技術(shù)提供新的制造平臺和產(chǎn)業(yè)驅(qū)動力。2016年，美國加州大學(xué)團隊提出使用RRAM構(gòu)建存算一體架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PRIME)。相較于傳統(tǒng)馮諾伊曼架構(gòu)的傳統(tǒng)方案，PRIME可以實現(xiàn)功耗降低約20倍、速度提升約50倍；此外，2017年，英偉達、微軟、三星等提出存算一體原型；同年起，國產(chǎn)存算一體芯片企業(yè)開始“扎堆”入場，例如千芯科技、智芯微、億鑄科技、后摩時代、蘋芯科技等。

資料來源：知乎@陳巍談芯，與非望，華西證券研究所

1.5 存算一體: AI芯片的“全能戰(zhàn)士”

存算一體優(yōu)勢顯著，被譽為AI芯片的“全能戰(zhàn)士”其優(yōu)勢如下:?

1、成百上千倍的提高計算效率，降低成本:存算一體的優(yōu)勢是打破存儲墻，消除不必要的數(shù)據(jù)搬移延遲和功耗，使用存儲單元提升算力；

2、特定領(lǐng)域提供更高算力與能效:存算一體架構(gòu)消除了計算與存儲的界限，直接在存儲器內(nèi)完成計算，因此屬于非馮諾伊曼架構(gòu)，在特定領(lǐng)域可以提供更大算力（1000TOPS以上）和更高能效（超過10-100TOPS/W），明顯超越現(xiàn)有ASIC算力芯片；

3、存算一體代表了未來AI計算芯片的主流架構(gòu): 除AI計算外，存算技術(shù)也可用于感存算一體芯片和類腦芯片，可減少不必要的數(shù)據(jù)搬運與使用存儲單元參與邏輯計算提升算力，原因在于等效于在面積不變的情況下規(guī)模化增加計算核心數(shù)。

目前存算技術(shù)按照歷史路線順序演進:

A、查存計算: GPU中對于復(fù)雜函數(shù)就采用了這種計算方法，通過在存儲芯片內(nèi)部查表來完成計算操作，目前應(yīng)用較為廣闊，且技術(shù)相較成熟；

B、近存計算: 計算操作由位于存儲區(qū)域外部的獨立計算芯片/模塊完成。這種架構(gòu)設(shè)計的代際設(shè)計成本較低，適合傳統(tǒng)架構(gòu)芯片轉(zhuǎn)入。例如AMD的Zen系列CPU、三星的HBM-PIM、特斯拉Dojo(AI訓(xùn)練計算機)、阿里達摩院等，近存計算技術(shù)早已成熟，被廣泛應(yīng)用在各類CPU和GPU上；

C、存內(nèi)計算: 計算操作由位于存儲芯片/區(qū)域內(nèi)部的獨立計算單元完成，存儲和計算可以是模擬的也可以是數(shù)字的。這種路線一般用于算法固定的場景算法計算，典型代表如Mythic、千芯科技、閃億、知存、九天睿芯等；

D、存內(nèi)邏輯: 這種架構(gòu)數(shù)據(jù)傳輸路徑最短，同時能滿足大模型的計算精度要求。通過在內(nèi)部存儲中添加計算邏輯，直接在內(nèi)部存儲執(zhí)行數(shù)據(jù)計算。典型代表為TSMC和千芯科技等。

存算一體按照計算方式分為數(shù)字計算和模擬計算:?

模擬計算:?模擬存算一體通常使用FLASH、RRAM、PRAM等非易失性介質(zhì)作為存儲器件，存儲密度大，并行度高，但是對環(huán)境噪聲和溫度非常敏感。模擬存算一體模型權(quán)重保持在存儲器中，輸入數(shù)據(jù)流入存儲器內(nèi)部基于電流或電壓實現(xiàn)模擬乘加計算，并由外設(shè)電路對輸出數(shù)據(jù)實現(xiàn)模數(shù)轉(zhuǎn)換。由于模擬存算一體架構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)低功耗低位寬的整數(shù)乘加計算，因此非常適合邊緣端AI場景。

數(shù)字計算:?隨著AI任務(wù)的復(fù)雜性和應(yīng)用范圍增加，高精度的大規(guī)模AI模型不斷涌現(xiàn)。這些模型需要在數(shù)據(jù)中心等云端AI場景完成訓(xùn)練和推理，產(chǎn)生巨大的算力需求，相比于邊緣端AI場景，云端AI場景具有更多樣的任務(wù)需求，因此云端AI芯片必須兼顧能效、精度、靈活性等方面以保證各種大規(guī)模AI推理和訓(xùn)練；數(shù)字存算一體主要以SRAM和RRAM作為存儲器件，采用先進邏輯工藝，具有高性能高精度的優(yōu)勢，且具備很好的抗噪聲能力和可靠性，因此較為適合在云端大算力高能效的商用場景。

02.?存算一體，打開海量應(yīng)用空間

存算一體需求旺盛，有望推動下一階段的人工智能發(fā)展:?我們認(rèn)為現(xiàn)在存算一體主要AI的算力需求、并行計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算等，因此存算一體需求旺盛；以數(shù)據(jù)中心為例，百億億次（E級）的超級計算機成為各國比拼算力的關(guān)鍵點，為此美國能源部啟動了“百億億次計算項目”，我國則聯(lián)合國防科大、中科曙光等機構(gòu)推出首臺E級超算，而E級超算面臨的主要問題為功耗過高、現(xiàn)有技術(shù)超算功率高達千兆瓦，需要一個專門的核電站來給它供電，而其中50%以上的功耗都來源于數(shù)據(jù)的“搬運”，本質(zhì)原因是計算與存儲分離所致。

大模型興起，存算一體適用于從云至端各類計算: ChatGPT等“大模型”興起，本質(zhì)即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等計算，因此，我們認(rèn)為對算力需求旺盛；端測方面，人工智能更在意及時響應(yīng)，即“輸入”即“輸出”，同時，隨著存算一體發(fā)展，存內(nèi)計算和存內(nèi)邏輯，已經(jīng)可以完成高精度計算；云端方面，隨著大模型的橫空出世，參數(shù)方面已經(jīng)達到上億級別，因此對算力的能耗方面考核更加嚴(yán)格，隨著SRAM和PRAM等技術(shù)進一步成熟，存算一體有望成為新一代算力因素，從而推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

資料來源：網(wǎng)易、知乎，華西證券研究所

編輯：黃飛

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