存内计算学习分享(二)|为什么SRAM适合做存算一体大算力芯片

浅沫云归社区KOC

全栈领域优质创作者

2024-02-07 13:51:40

前言

机器学习算法模型的快速发展推动了各类人工智能应用的快速布局。随着算法模型的种类参数规模的不断提升，对于硬件算力需求也越来越高。面对“突破算力瓶颈”这个命题，后摩智能的选择是用存算一体的底层架构创新来实现大算力芯片。

在上篇文章中，我们了解到了，实现存算一体的技术路径可以根据存储器件进行分类。在当前实践中，我们发现SRAM是目前最适合做存算一体大算力芯片的器件之一，也成功点亮业界首款基于SRAM 的存算一体大算力AI芯片。

背景介绍

随着人工智能技术的快速发展，机器学习算法模型在各类人工智能应用中发挥着越来越重要的作用。然而，随着算法模型种类和参数规模的不断提升，对硬件算力的需求也越来越高。为了突破算力瓶颈，存算一体技术应运而生，它将存储器和计算单元集成在一起，实现了数据存储和计算的紧密结合，大大提高了计算效率。
在存算一体技术中，存储器件的选择至关重要。目前，SRAM（静态随机存取存储器）被认为是适合做存算一体大算力芯片的器件之一。SRAM具有高速、低功耗、高可靠性等优点，因此在存算一体芯片中具有广泛的应用前景。此外，SRAM的制造工艺相对成熟，有利于实现大规模生产。
在本篇文章中，我们将从SRAM的技术特点、在存算一体芯片中的应用以及未来发展趋势等方面进行探讨，以期为读者提供关于SRAM在存算一体大算力芯片中的深入了解。通过本文的介绍，相信您将对SRAM在存算一体技术中的应用和发展有更加清晰的认识。

SRAM的技术特点

高速读写能力：SRAM是一种非常快速的存储器件，它能够提供纳秒级的读写速度。这是因为SRAM的存储单元由触发器（flip-flop）组成，这些触发器能够保持数据状态，直到它们被显式地写入新数据或断电。这种结构使得SRAM非常适合需要快速访问数据的计算任务。
低功耗：虽然SRAM的功耗相对于动态随机存取存储器（DRAM）来说较高，但在存算一体应用中，由于其快速读写能力，可以减少数据在存储与计算单元之间传输的能耗，从而实现总体功耗的降低。
稳定性：SRAM的数据保持不需要刷新，这意味着一旦数据被写入SRAM，它可以保持稳定状态，直到被下一次写入操作改变。这种稳定性对于计算精度要求高的应用来说至关重要。
面积密度：SRAM的存储单元面积相对较大，这限制了其在高密度存储场景中的应用。然而，在存算一体架构中，SRAM的这种特性可以被利用，因为它可以为计算逻辑提供更多的空间，从而实现更复杂的计算功能。
制造工艺兼容性：SRAM的制造工艺与传统的CMOS工艺兼容，这使得SRAM可以很容易地与计算逻辑集成在同一块芯片上，为存算一体提供了便利。
可靠性：由于SRAM的结构简单，它通常比DRAM具有更高的可靠性。在存算一体应用中，这种高可靠性有助于确保计算的准确性和系统的稳定性。
易用性：SRAM的接口和控制逻辑相对简单，使得它易于与各种类型的计算单元和接口集成，为存算一体芯片的设计提供了便利。

综上所述，SRAM的高速读写能力、低功耗、稳定性、制造工艺兼容性以及高可靠性等特点，使其成为存算一体大算力芯片的理想选择。尽管其面积密度相对较低，但在存算一体架构中，这一缺点可以通过优化设计和布局来部分克服。

SRAM在存算一体芯片中的应用

作为计算存储单元：在存算一体芯片中，SRAM可以直接用作计算存储单元（Compute-in-Memory, CIM）。这意味着存储单元不仅可以存储数据，还可以执行部分计算操作，如矩阵乘法、向量加法等。这种设计显著减少了数据在存储和计算单元之间传输的需求，从而降低了功耗并提高了计算速度。
加速神经网络计算：由于深度学习算法中大量的矩阵运算，SRAM的快速读写能力和计算存储能力使其非常适合用于加速神经网络的推理过程。SRAM阵列可以被配置为模拟神经网络中的权重和激活函数，从而实现高效的并行处理。
缓存优化：在存算一体芯片中，SRAM可以用作缓存层，以减少对主存储器的访问次数。通过将频繁访问的数据和计算结果存储在SRAM中，可以显著提高整体系统的性能。
能量效率提升：SRAM的低功耗特性使其成为存算一体芯片中节能设计的理想选择。在存算一体架构中，通过减少数据移动和优化存储单元的使用，可以进一步提高能量效率。
支持细粒度计算：SRAM的高速度和稳定性使其适合于执行需要高精度和快速响应的计算任务。在存算一体芯片中，SRAM可以支持细粒度的数据处理，这对于某些特定应用，如信号处理和图像识别，是非常重要的。
集成传感器数据处理：在物联网（IoT）和边缘计算应用中，SRAM可以与传感器直接集成，实时处理传感器数据。这种集成可以减少数据传输延迟，提高系统的实时响应能力。
支持可重构计算：存算一体芯片中的SRAM可以支持可重构计算，即根据不同的应用需求重新配置存储和计算资源。这种灵活性使得SRAM非常适合于多任务处理和自适应计算场景。

SRAM在存算一体芯片中的应用是多方面的，它不仅提高了计算效率，还通过减少数据移动和优化存储使用来降低功耗。随着存算一体技术的不断发展，SRAM的应用将更加广泛，成为推动人工智能和高性能计算领域的关键因素。

未来发展趋势

3D SRAM技术：为了克服SRAM在面积密度上的限制，未来的发展趋势之一是发展3D SRAM技术。通过垂直堆叠存储单元，可以在不增加芯片面积的情况下显著提高存储容量，从而实现更高的计算密度和效率。
新型存储器件的探索：虽然SRAM是目前存算一体芯片中的热门选择，但研究人员也在探索其他新型存储器件，如铁电随机存取存储器（FeRAM）、磁随机存取存储器（MRAM）和电阻随机存取存储器（RRAM）等。这些新型存储器件在某些方面可能优于SRAM，如更高的密度、更低的功耗或更好的非易失性。
存算一体架构的创新：随着存算一体技术的深入发展，新的架构设计将不断涌现。这些设计可能会进一步优化存储单元和计算逻辑的集成，实现更高的计算效率和更低的能耗。
软件与硬件的协同设计：为了充分发挥存算一体芯片的性能，未来的发展趋势将包括更紧密的软硬件协同设计。这意味着软件算法将更加适配存算一体的硬件特性，从而实现更高效的数据处理和计算任务调度。
应用领域的拓展：随着存算一体技术的成熟，其应用领域将从当前的主要应用，如人工智能和大数据处理，拓展到更多的领域，包括但不限于自动驾驶、医疗影像分析、高性能计算等。
能效比的提升：随着对环保和能源效率的关注日益增加，存算一体技术将更加注重能效比。未来的发展趋势将包括更先进的电源管理技术和能效优化策略，以实现更低的能耗和更高的计算性能。
智能化与自适应性的增强：存算一体芯片的未来发展也将包括智能化和自适应性的增强。这意味着芯片将能够根据工作负载和系统需求动态调整其计算和存储资源，实现更高的灵活性和效率。

存算一体技术未来的发展趋势将是多方面的，包括技术创新、架构优化、应用拓展和能效提升等。随着这些趋势的发展，存算一体技术有望为人工智能和高性能计算领域带来更多的突破和进步。