實現(xiàn)生成式AI的關鍵半導體技術

生成式AI最近在科技行業(yè)掀起了一股熱潮，ChatGPT、Bard和Einstein GPT等標志性產(chǎn)品吸引了開發(fā)者、企業(yè)和消費者的目光。這些AI應用能夠生成類似人類的文本、理解上下文，并以驚人的準確性執(zhí)行翻譯、總結等任務。雖然這些例子已經(jīng)足以讓人信服生成式AI的力量，但我們目前仍然處于一個初始階段，還需要繼續(xù)不斷發(fā)展實現(xiàn)這一切的硬件技術。

隨著生成式AI的訓練和應用變得日益復雜，更加先進的模型、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和海量數(shù)據(jù)處理需求要求更低的時延、更高的帶寬、更多的存儲和內(nèi)存以及更強大的CPU算力。根據(jù)open.ai的數(shù)據(jù)，“自2012年以來，在運行最大規(guī)模的AI訓練過程中所使用的計算量已經(jīng)增加了30多萬倍”。這一成就依托的是半導體行業(yè)幾個關鍵領域的技術發(fā)展和快速產(chǎn)品升級。

在訓練和推理加速器中，HBM3和GDDR6這兩種內(nèi)存技術對于支持生成式AI的開發(fā)至關重要。HBM是一種高性能的3D堆疊DRAM架構，最新的HBM3為內(nèi)存和處理單元之間的數(shù)據(jù)傳輸提供更高的帶寬和更低的功耗，同時還具有出色的延遲和緊湊的尺寸，因而成為AI訓練硬件的絕佳選擇。而GDDR6是一種帶寬高、延遲低且實現(xiàn)成本更低的高性能圖形內(nèi)存技術。采用成熟制造工藝的GDDR6內(nèi)存具有非常出色的性價比，因此是AI推理應用的最佳選擇。

HBM3和GDDR6均能在AI應用中發(fā)揮更好的性能和效率，提升處理大型數(shù)據(jù)集的速度和效率，使生成式AI能夠獲得強大、高效的存儲系統(tǒng)支持，為大規(guī)模AI應用提供必要的算力。

實現(xiàn)生成式AI的另一項關鍵技術是服務器的主內(nèi)存。這些服務器用于訪問和轉換提供給先進訓練引擎的數(shù)據(jù)，在保持訓練流程的完整性方面起到了關鍵作用，而且對于找出實現(xiàn)高精度所需的最佳神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構和數(shù)據(jù)格式的實驗同樣至關重要。作為最新DDR內(nèi)存標準，DDR5提供更高的數(shù)據(jù)傳輸速率、更低的功耗和更大的密度，幫助提升數(shù)據(jù)處理的速度和效率。DDR5 DRAM使新一代服務器系統(tǒng)能夠為超大規(guī)模和企業(yè)數(shù)據(jù)中心提供巨大的算力，從而滿足高性能AI應用的需求，比如需要大量存儲和算力的ChatGPT等。

CXL?也在這方面起到至關重要的作用。Compute Express Link?（CXL?）是處理器和加速器、智能網(wǎng)卡及內(nèi)存設備之間的一種開放、標準的高速緩存一致性互連技術。憑借內(nèi)存池、交換和“按需”內(nèi)存范式等先進功能，CXL能夠部署新的內(nèi)存層，彌補主內(nèi)存和SSD存儲之間的延遲差距。新的內(nèi)存層將提升帶寬、容量和效率并降低總擁有成本（TCO）。這項技術對于需要實時處理大量數(shù)據(jù)的大規(guī)模AI應用尤為關鍵。

除了上述眾所周知的技術之外，異構計算也給生成式AI帶來了諸多好處。為了繼續(xù)提升性能，越來越多的服務器正在轉向異構計算架構，通過專用的加速器為CPU分擔AI訓練等專門的工作負載。這些加速器提供了這些應用所需的專門算力，提高了處理速度與結果的準確性。CXL也在這方面發(fā)揮了關鍵作用，通過內(nèi)存、緩存一致性使CPU和加速器之間能夠共享內(nèi)存資源。

Rambus是公認的領先芯片和IP提供商，致力于實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的連接并解決內(nèi)存和處理之間的瓶頸，為數(shù)據(jù)中心、5G、汽車和物聯(lián)網(wǎng)領域AI的廣泛發(fā)展提供支持。Rambus的多款產(chǎn)品和解決方案都可以很好地服務于生成式AI應用，促進生成式AI的發(fā)展。

例如，Rambus內(nèi)存接口芯片、CXL內(nèi)存互聯(lián)計劃、互連IP和內(nèi)存IP——這些都能幫助滿足生成式AI的發(fā)展需求，有助于提供這類要求嚴苛的工作負載所需的速度、容量和連接性。同時，Rambus還通過多層關鍵任務接口和安全IP解決方案實現(xiàn)基于硬件的加速器。隨著AI行業(yè)的不斷發(fā)展，Rambus在內(nèi)存接口芯片以及接口和安全IP解決方案領域的專業(yè)知識對于推動AI和機器學習發(fā)展的邊界將變得越發(fā)重要。

ChatGPT、Bard和Einstein GPT等最近的生成式AI產(chǎn)品激發(fā)了人們的想象力，展示了AI可以帶來的各種新的可能性。為了使現(xiàn)在的AI繼續(xù)實現(xiàn)突破，來自先進半導體技術的基礎支持至關重要。Rambus在開發(fā)這些關鍵技術方面處于領先地位，并將繼續(xù)投入，進一步推動這些技術的發(fā)展，為未來的生成式AI產(chǎn)品帶來遠超今天的新可能性。

作者：Steven Woo，Rambus研究員與杰出發(fā)明家