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下一代AI芯片:用光衔接HBM
为解决人为智能(AI)芯片所面对的“内存墙」剽一持久挑战,凭据韩媒zdnet报导,内存封装领域在会商选取新一代AI芯片设计,将图形处置单元(GPU)或ASIC推算单元和高带宽内存(HBM)拆分隔来进行独立封装,而后通过“光学互联”技术来衔接它们,能够将当前8颗HBM的装置数量提升到此刻的数倍。
只管每一代GPU机能都在大幅提升,但存储数据的供给速度远远跟不上,HBM固然提供了更宽的数据通路,但面对AI运算需要的爆炸式增长,带宽和传输速度依然不及。出格是随着高带宽内存(HBM)堆叠层数从12层、16层向20层以上迈进,垂直堆叠技术已走到临界点——不仅工艺难度呈指数级上升,JEDEC甚至已放宽HBM高度规范,但更大的瓶颈在于:GPU芯片周围的包容HBM的空间已耗尽,无法再横向增长HBM数量。
从前,HBM一向紧贴在GPU旁边,这是为了最幼化数据传输延长的必然选择。然而,在2.5D封装结构下,GPU芯片的“海岸线”——边缘的长度严格限度了可包容的HBM数量,GPU芯片周围的现有空间已经无法装置更多HBM。
一位韩国大型存储厂商的钻研人员向ZDNet泄漏:“目前,我们正致力扩大HBM的带宽和容量,但我们在与客户会商若何通过光衔接克服GPU的‘海岸线’限度,能够装置更多的HBM。”
具体而言,HBM可能被安设在距离GPU数厘米的地位,萦绕GPU环形分列,或在电路板中央设立独立的HBM区域。由于光信号传输速度远快于电信号,物理距离的增长不会造成显著的延长损失,却能够彻底脱节GPU边长对HBM数量的限度。
这意味着,AI芯片厂商不必要内存厂商拼命堆高HBM层数,就能够将HBM水平铺展,在统一块基板上搭载比目前无数倍的容量,从而将整个AI加快器系统的内存容量和数据带宽推向前所未有的水平。
“所有可能性都摆在桌面上会商,”上述钻研人员暗示,“从充分利用GPU周边空间的规划,到将HBM齐全隔离到GPU基板下方的规划都有涉及。后者必要显著扩大主板尺寸和扭转整体状态,目前已与GPU厂商发展会商。”他强调,这些还属于下一代AI加快器的先行钻研,尚未定案。
利用光学互连技术来衔接GPU和HBM的设想并非子虚乌有。在2025年的Hot Chips大会上,Celestial AI已展示了其光子互联?,该技术使用光来衔接下一代大规模GPU与加快器中的芯片,并可将光学接口安插在ASIC芯片中央,将周边空间留给HBM的电接口。
从产业化角度来看,全球OSAT厂商的一位高管对ZDNet暗示:“光学互连已是明确的趋向,问题只在机遇。”他预测,技术落地将按规模由大到幼推动——先在机架与机架之间、服务器与服务器之间选取光学衔接,而后再进入单板内部的芯片间光互连。但他同时指出,目前光学钻研速度非?,芯片间光互连的功夫点可能不会太遥远。
一位韩国CPO器件开发企业的有关人士指出,GPU与HBM之间的光学互连,与数据中心服务器间的光通讯道理一样,但必须将正本用于大型设备的光电转换技术缩幼到芯片级别,“光学元件必要做得更幼、集成度更高,技术难度更大。”
编纂:芯智讯-浪客剑
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