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說起(qi)“存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)”和“AI”，很多人會說存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)對AI很重(zhong)要(yao)，因為AI的發(fa)展(zhan)是由海量數據(ju)(ju)支(zhi)撐(cheng)起(qi)來的，這就使得人們對數據(ju)(ju)處(chu)理提出(chu)了(le)極高的要(yao)求，需要(yao)更大(da)(da)的內存(cun)(cun)(cun)去存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)更多的數據(ju)(ju)，不得不承認，高性(xing)能的存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)能讓AI技術(shu)發(fa)揮出(chu)最大(da)(da)威(wei)力。但其(qi)實AI對存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)也很重(zhong)要(yao)，AI時刻推動著存(cun)(cun)(cun)儲(chu)(chu)(chu)的發(fa)展(zhan)，究其(qi)原因繞不開存(cun)(cun)(cun)內計算（PIM：Processing in-memory）。

存(cun)內(nei)計(ji)算(suan)(suan)是一項打破傳(chuan)統馮諾依曼架構的新型運(yun)算(suan)(suan)架構，通過(guo)將存(cun)儲和(he)計(ji)算(suan)(suan)有機結合，直接利用存(cun)儲單元進行計(ji)算(suan)(suan)，極大地消除了數據搬移帶來(lai)的開銷，解決了傳(chuan)統芯片在運(yun)行人工智(zhi)能算(suan)(suan)法上的“存(cun)儲墻(qiang)”與“功耗墻(qiang)”問(wen)題，可以數十倍(bei)甚至百倍(bei)地提高人工智(zhi)能運(yun)算(suan)(suan)效率，降低(di)成本(ben)。

雖然存(cun)內(nei)計算的(de)基本概念早在(zai)上個(ge)世(shi)紀七(qi)十年代就已經被提出，但直到(dao)近些年才(cai)逐漸成(cheng)為(wei)人(ren)們關注的(de)焦點，原(yuan)因在(zai)于(yu)，算力(li)和運算數據量的(de)激增導致(zhi)存(cun)儲墻問(wen)題愈發凸(tu)顯(xian)，想(xiang)要進(jin)一步提高算力(li)，只有解決存(cun)儲墻問(wen)題，而在(zai)各種解決方案中存(cun)內(nei)計算是(shi)最直接的(de)一種方式，可以實現高能效(xiao)、低功耗(hao)、低成(cheng)本。

早在(zai)2019年，美光(guang)首席(xi)執行官Sanjay Mehrotra就指出(chu)，曾經(jing)的(de)(de)計(ji)算架構(gou)并(bing)不(bu)(bu)適合(he)未來的(de)(de)發(fa)展趨勢，從(cong)長遠來看認(ren)為(wei)(wei)計(ji)算最好在(zai)內存(cun)(cun)中完成(cheng)。當時美光(guang)另(ling)一位技術高(gao)(gao)管(guan)也堅信計(ji)算和內存(cun)(cun)的(de)(de)融合(he)對于提高(gao)(gao)性能效率和降低(di)延遲是必要的(de)(de)，并(bing)愿意為(wei)(wei)此付出(chu)努(nu)力(li)。不(bu)(bu)少業(ye)內人(ren)士認(ren)為(wei)(wei)，未來存(cun)(cun)儲器可(ke)能不(bu)(bu)僅僅是存(cun)(cun)儲設(she)備(bei)，還可(ke)能是加速器，或(huo)者(zhe)還會具(ju)備(bei)其他的(de)(de)功(gong)能，例(li)如更(geng)好的(de)(de)ECC等。

那么，面(mian)對(dui)(dui)(dui)數據量(liang)激增的(de)(de)未(wei)來，如何(he)應(ying)對(dui)(dui)(dui)內存帶寬挑戰，實現更優質(zhi)的(de)(de)PIM來減(jian)輕(qing)各種AI驅動所面(mian)對(dui)(dui)(dui)的(de)(de)諸如HPC、培訓和推理等(deng)工作(zuo)負載(zai)？AI就是(shi)一個很(hen)好(hao)的(de)(de)選擇，隨著技術的(de)(de)演進，越來越多的(de)(de)存儲廠商開始加入AI戰…

卡位AI，投資先行

如何最快獲得(de)一(yi)(yi)項新技術，投資(zi)(zi)/收購就是極為(wei)常見(jian)的(de)(de)一(yi)(yi)種方(fang)式(shi)，存儲廠(chang)商開啟AI投資(zi)(zi)熱潮大約是在2018年(nian)前后，這(zhe)一(yi)(yi)年(nian)也(ye)是人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)的(de)(de)狂歡(huan)年(nian)，Google Duplex代(dai)替人(ren)(ren)類自動(dong)接打電話、歐盟正式(shi)發布的(de)(de)人(ren)(ren)工(gong)智能(neng)(neng)道德準則草案、OpenAI的(de)(de)5v5 DOTA AI“Open AI Five”再(zai)次(ci)完勝(sheng)人(ren)(ren)類、全(quan)球第(di)一(yi)(yi)個“AI合成主播”正式(shi)上崗…種種一(yi)(yi)切似乎讓(rang)人(ren)(ren)們意識(shi)到，只在小說中存在的(de)(de)AI時代(dai)真(zhen)的(de)(de)要來了。

2018年6月，存儲龍頭(tou)三星公布了一(yi)項專注于(yu)AI科(ke)技和初(chu)創(chuang)公司的(de)新基金“Samsung NEXT Q Fund”，將為那些解決(jue)AI問(wen)題(ti)以(yi)及(ji)使用(yong)AI解決(jue)計算機(ji)科(ke)學(xue)(xue)問(wen)題(ti)的(de)初(chu)創(chuang)公司提供種子(zi)輪和A輪融資支持(chi)，公告中(zhong)特別提到，包括的(de)領(ling)域(yu)涉及(ji)模擬學(xue)(xue)習(xi)(xi)、場景理解，問(wen)題(ti)學(xue)(xue)習(xi)(xi)方案(an)和人機(ji)交互。

到(dao)了(le)2018年(nian)8月，三(san)(san)(san)星(xing)集(ji)團宣布，未來(lai)三(san)(san)(san)年(nian)將在AI、汽車零部件等(deng)領(ling)域(yu)投資(zi)(zi)逾220億(yi)美(mei)元(yuan)，其(qi)中大部分投資(zi)(zi)由三(san)(san)(san)星(xing)電(dian)子承擔；2021年(nian)8月，三(san)(san)(san)星(xing)再次(ci)公布未來(lai)三(san)(san)(san)年(nian)會(hui)投資(zi)(zi)240萬億(yi)韓元(yuan)（約(yue)合2055億(yi)美(mei)元(yuan)）到(dao)生物(wu)制藥(yao)、人工智能、半導(dao)體、機器人等(deng)領(ling)域(yu)。從2018年(nian)的220億(yi)美(mei)元(yuan)，到(dao)2021年(nian)的2055億(yi)美(mei)元(yuan)，十倍的增長(chang)(chang)，雖然(ran)AI并(bing)不是三(san)(san)(san)星(xing)電(dian)子加大投資(zi)(zi)的惟一領(ling)域(yu)，但顯然(ran)已(yi)經是被鎖(suo)定(ding)的新成長(chang)(chang)領(ling)域(yu)。

三星2018年投資計劃重點

圖源：路透(tou)

在2018年三星宣布成立新(xin)基(ji)金后不久，美光(guang)也宣布通過美光(guang)創投投入(ru)一億美元在人工智(zhi)能及機器學習新(xin)創公司，當(dang)時消(xiao)息顯示，投資新(xin)創不僅有助于加速人工智(zhi)能的(de)發展，還(huan)能間接帶動對于DRAM與(yu)NAND內存與(yu)3D Xpoint等次世代內存的(de)需(xu)求。

或許是(shi)投資已經沒(mei)辦(ban)法滿足需求，又或許是(shi)美光(guang)進(jin)一步認識到了存內計算(suan)的(de)重要(yao)性，到了2019年(nian)，美光(guang)科技直接收(shou)購了人工智能硬(ying)件(jian)和軟件(jian)初創公司Fwdnxt，這在當時的(de)行(xing)業內掀起了不小(xiao)的(de)波瀾(lan)。美光(guang)認為(wei)，Fwdnxt的(de)技術與美光(guang)的(de)存儲芯片結(jie)合使(shi)(shi)用時，能夠使(shi)(shi)美光(guang)具備探(tan)索數據(ju)分(fen)析所需的(de)深度學習(xi)AI解決方案的(de)能力，尤其是(shi)物聯網和邊緣計算(suan)。

美(mei)(mei)光(guang)方(fang)面(mian)還表(biao)示，收購Fwdnxt不(bu)僅不(bu)會與英(ying)(ying)特爾、英(ying)(ying)偉達等(deng)有(you)更多的競爭，相反反而會有(you)更多的合(he)作。在美(mei)(mei)光(guang)看來，沒有(you)人可以(yi)在數據(ju)中(zhong)心(xin)領域與他們競爭，存儲廠商想(xiang)要分得(de)一杯(bei)羹，為(wei)英(ying)(ying)特爾等(deng)提供更多幫助，那么在邊緣計算(suan)方(fang)面(mian)進行研究，將會是美(mei)(mei)光(guang)獲得(de)最大效率和規模經濟的地方(fang)。

數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)是互(hu)聯網、云(yun)計(ji)算(suan)和(he)人工智能等領(ling)域的(de)通(tong)用支(zhi)撐(cheng)技術(shu)，中(zhong)(zhong)國信通(tong)院《數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)白皮書(shu)2022》報告顯示，2021年全球(qiu)數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)市(shi)場(chang)規模(mo)超過679億(yi)美(mei)(mei)元(yuan)，預計(ji)2022年市(shi)場(chang)收入(ru)將達到746億(yi)美(mei)(mei)元(yuan)。而(er)存(cun)儲(chu)和(he)AI都(dou)是數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)不可缺(que)少的(de)重(zhong)要部(bu)(bu)分，一方面任何數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)數據(ju)(ju)(ju)(ju)最終都(dou)要放置到存(cun)儲(chu)設(she)備上。另一方面，AI能夠幫助數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)提高(gao)能源效率，進而(er)節省成本(ben)，還能幫助優(you)化運(yun)維，使用預測分析來幫助數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)分配(pei)工作負載(zai)。那么，當數據(ju)(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)“左膀(bang)右臂”結合在一起(qi)，勢必會帶(dai)來奇效，這或許(xu)也是美(mei)(mei)光(guang)收購Fwdnxt的(de)一部(bu)(bu)分考量。

而在2019年(nian)，SK海力(li)(li)士也(ye)加入了這場AI投(tou)(tou)資戰，甚至攻勢十分兇猛。2019年(nian)年(nian)初，SK海力(li)(li)士投(tou)(tou)資了地平線；2020年(nian)9月，宣布投(tou)(tou)資Gauss Labs公(gong)司，旨在通過工業(ye)人工智(zhi)能（AI）解決方案引領(ling)半導(dao)體制造業(ye)創(chuang)新(xin)；2022年(nian)1月，SK海力(li)(li)士又(you)同(tong)SK Telecom 以及(ji) SK Square一起宣布，成立聯合發展協會，首(shou)先將(jiang)砸800億韓(han)元，在美(mei)國設(she)立AI半導(dao)體公(gong)司 SAPEON，SK 海力(li)(li)士持有25%的(de)股份，這對于(yu)SK 海力(li)(li)士來說，在 NAND 閃(shan)存以及(ji)AI領(ling)域的(de)事(shi)業(ye)也(ye)會更進一步擴張。

“鈔能力”下的技術成果

從投資方面來看，存(cun)儲大廠對AI可謂是下足(zu)了“血本”，重金之下，廠商們的成果也是斐(fei)然，接連展(zhan)示新技術。

三(san)星電(dian)子在2021年2月率先研(yan)發出結合內(nei)存芯片和AI處(chu)理(li)(li)器的(de)(de)高帶寬內(nei)存HBM-PIM（也被稱(cheng)為(wei)Aquabolt-XL），以強化數(shu)(shu)據(ju)中心(xin)、高性(xing)能計算（HPC）系統和支持AI的(de)(de)移動應用程序中的(de)(de)大(da)規模(mo)處(chu)理(li)(li)。據(ju)了解，HBM-PIM通過(guo)將經過(guo)DRAM優(you)化的(de)(de) AI 引擎置于每個存儲子單元內(nei)，將處(chu)理(li)(li)能力直接引入到(dao)數(shu)(shu)據(ju)存儲位置，從而(er)實(shi)現并(bing)行處(chu)理(li)(li)并(bing)盡可能減少(shao)數(shu)(shu)據(ju)移動。數(shu)(shu)據(ju)顯示(shi)，當應用于三(san)星現有(you)的(de)(de) HBM2 Aquabolt 解決方案時，新(xin)架構能夠提供(gong)超過(guo)兩倍的(de)(de)系統性(xing)能，能源消耗也大(da)幅降低(di)。

三星(xing)電子DRAM產品和技(ji)(ji)術(shu)高級副總裁(cai)Nam Sung Kim表示(shi)，隨著技(ji)(ji)術(shu)標(biao)準(zhun)化發(fa)展(zhan)，該(gai)技(ji)(ji)術(shu)應(ying)用(yong)將會進一(yi)步(bu)擴(kuo)大，擴(kuo)展(zhan)至用(yong)于(yu)(yu)下一(yi)代超級計算機和AI應(ying)用(yong)的HBM3，甚至用(yong)于(yu)(yu)設(she)備上AI的移動存(cun)儲器，以及(ji)用(yong)于(yu)(yu)數(shu)據中心的存(cun)儲器模(mo)塊。最(zui)新消息顯示(shi)，三星(xing)已經完成了運行其最(zui)新內存(cun)解決(jue)方案內存(cun)中高帶寬內存(cun)處理（HBM-PIM）所需的軟(ruan)件標(biao)準(zhun)化，計劃在本(ben)月推出該(gai)解決(jue)方案。

SK海力(li)士則在(zai)(zai)(zai)今年2月(yue)宣布(bu)，將(jiang)與人工智能(neng)芯片(pian)(pian)公司SAPEON合(he)(he)作，推出一(yi)款將(jiang)GDDR6-AiM與AI芯片(pian)(pian)相結合(he)(he)的(de)新產(chan)品。SAPEON即上述提(ti)(ti)到的(de)SK海力(li)士與SK Telecom以及 SK Square在(zai)(zai)(zai)美(mei)國成(cheng)立的(de)AI芯片(pian)(pian)公司。GDDR6-AiM則是SK海力(li)士在(zai)(zai)(zai)今年2月(yue)宣布(bu)的(de)采用下一(yi)代存儲(chu)(chu)芯片(pian)(pian)PIM技術開發(fa)出的(de)樣品，為GDDR6內(nei)存芯片(pian)(pian)增加了(le)計算(suan)功(gong)能(neng)，以16Gbps的(de)速(su)度(du)處理(li)數(shu)據。SK海力(li)士聲稱，GDDR6-AiM與CPU和(he)GPU的(de)組合(he)(he)，不是典型(xing)的(de)DRAM芯片(pian)(pian)，可以將(jiang)計算(suan)速(su)度(du)提(ti)(ti)高(gao)16 倍，適(shi)用于(yu)機(ji)器學習、高(gao)性能(neng)計算(suan)和(he)大數(shu)據計算(suan)與存儲(chu)(chu)。

美光則是在收購(gou)FWDNX之后，推出一(yi)組用(yong)于深(shen)度(du)(du)學習(xi)應用(yong)的(de)(de)(de)、功(gong)能(neng)(neng)強大的(de)(de)(de)新型高性(xing)能(neng)(neng)硬件和(he)(he)軟件工(gong)具，該綜合性(xing)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)開發平臺集成了(le)計算(suan)(suan)、內存(cun)、工(gong)具和(he)(he)軟件，可為(wei)探索針對人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)工(gong)作負載優(you)化的(de)(de)(de)創(chuang)新內存(cun)提(ti)供重要基(ji)石。FWDNXT是一(yi)種(zhong)架構(gou)，專為(wei)打造快(kuai)(kuai)速(su)上市時(shi)間的(de)(de)(de)邊緣AI解決(jue)方案而設計，通過非常易(yi)于使用(yong)的(de)(de)(de)軟件架構(gou)搭配廣泛的(de)(de)(de)模型支(zhi)持(chi)與運用(yong)靈活度(du)(du)。據(ju)悉，美光深(shen)度(du)(du)學習(xi)加速(su)器(qi)（DLA）技術(shu)支(zhi)持(chi)廣泛的(de)(de)(de)機(ji)器(qi)學習(xi)框架和(he)(he)神(shen)經網絡，能(neng)(neng)夠通過易(yi)于使用(yong)的(de)(de)(de)接(jie)口快(kuai)(kuai)速(su)處理海量數據(ju)，在FWDNXT人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)推理引(yin)擎的(de)(de)(de)支(zhi)持(chi)下，能(neng)(neng)讓(rang)內存(cun)和(he)(he)計算(suan)(suan)能(neng)(neng)夠更(geng)緊(jin)密地融合，從而實(shi)現(xian)更(geng)高的(de)(de)(de)性(xing)能(neng)(neng)和(he)(he)更(geng)低的(de)(de)(de)功(gong)耗。

此外，不同(tong)于(yu)上(shang)述三家存儲大(da)廠(chang)，鎧俠則是發力SSD和(he)AI技(ji)(ji)術的結合(he)，專注于(yu)研發以內存為中(zhong)心(xin)的AI技(ji)(ji)術。近日，鎧俠開發了一種基(ji)于(yu)Memory-Centric AI的圖像分類系統(tong)，Memory-Centric AI是一項利用(yong)大(da)容(rong)量存儲器的人工智(zhi)(zhi)能(neng)技(ji)(ji)術，該系統(tong)使用(yong)神經網絡對圖像進行分類，未來鎧俠會(hui)將Memory-Centric AI從(cong)圖像分類擴展到其他領(ling)域，并促(cu)進采用(yong)大(da)容(rong)量存儲的人工智(zhi)(zhi)能(neng)技(ji)(ji)術的研究和(he)開發。

鎧(kai)俠方面指(zhi)出，傳統AI技(ji)術(shu)是使用大量數據來(lai)訓練(lian)模型，而以內存為中心的(de)(de)AI則是基(ji)于其積累的(de)(de)知(zhi)識，通(tong)過搜(sou)索和參考這些(xie)知(zhi)識來(lai)執行任務，因此它積累的(de)(de)新(xin)知(zhi)識和記憶越(yue)多，人工智能(neng)就越(yue)成熟，更(geng)重要(yao)的(de)(de)是，這項(xiang)技(ji)術(shu)可以讓人工智能(neng)可以無限期地成長(chang)，同(tong)時也能(neng)減少所需的(de)(de)大量計(ji)算并減少功耗(hao)。

而(er)這(zhe)項技術的(de)(de)關鍵之處就(jiu)是(shi)積累的(de)(de)數據存(cun)儲在(zai)哪里，這(zhe)就(jiu)是(shi)閃存(cun)的(de)(de)用武(wu)之地，能(neng)夠在(zai)幾乎不(bu)消耗電力的(de)(de)情況下存(cun)儲信息，但這(zhe)也對閃存(cun)的(de)(de)速(su)度(du)提出了挑(tiao)戰(zhan)，速(su)度(du)太慢會影響人工智能(neng)做出決定。隨著訪(fang)問速(su)度(du)的(de)(de)提高(gao)，硬件和人工智能(neng)技術也在(zai)不(bu)斷發展，鎧俠認為(wei)如今是(shi)提出以內存(cun)為(wei)中(zhong)心的(de)(de)AI的(de)(de)恰當時候。

寫在最后

AI從概念被提(ti)出(chu)來開始(shi)就似乎是一個“萬金油”般的存在，5G需要(yao)AI、元宇宙需要(yao)AI、自(zi)動駕(jia)駛需要(yao)AI，甚至于連(lian)EDA都需要(yao)AI。如(ru)今，AI又已(yi)經“滲入”存儲芯(xin)片領域，各大存儲廠(chang)商為此展現出(chu)“十八般武藝(yi)”，但未來誰能成為拔得(de)頭籌者，我們(men)拭目以(yi)待。