芯片算力提升

隨著ChatGPT強勢來襲，AI人工智能應(yīng)用層出不窮。智能化時代，數(shù)據(jù)量指數(shù)型增長，摩爾定律已經(jīng)不能滿足當前的數(shù)據(jù)處理需求，元器件的物理尺寸已經(jīng)接近極限。人工智能的硬件平臺面臨兩大艱巨挑戰(zhàn)：算力不足和能效過低。那么，有什么方法提高芯片的算力呢？

其實關(guān)鍵還是在于系統(tǒng)設(shè)計和芯片加工。系統(tǒng)設(shè)計，重在高性能微架構(gòu)和先進算術(shù)運算，芯片加工則有賴于先進工藝制程和先進封裝制備。本期，我們試著從芯片架構(gòu)方面，探討芯片算力提升的話題。

（一）

計算芯片架構(gòu)趨勢：存算一體

現(xiàn)在，無論是CPU還是GPU，采用的都是70年前的馮.諾伊曼體系架構(gòu)。馮諾依曼體系結(jié)構(gòu)是現(xiàn)代計算機的基礎(chǔ)。在馮諾依曼架構(gòu)中，計算和存儲功能分別由中央處理器和存儲器完成。計算機的CPU和存儲器是相互獨立發(fā)展的，也就是CPU和內(nèi)存是在不同芯片上的，它們之間的通信要通過總線來進行。數(shù)據(jù)量少的時候沒問題，但一旦數(shù)據(jù)變多，總線本身就會擁擠成為瓶頸。而現(xiàn)在的GPU，并行處理能力越來越強。當數(shù)據(jù)傳輸速度不夠時，就會限制算力的天花板， 嚴重影響目標應(yīng)用程序的功率和性能。

業(yè)界很多也都在研究相關(guān)的解決方案，以實現(xiàn)更為有效的數(shù)據(jù)運算和更大的數(shù)據(jù)吞吐量，其中“存算一體”被認為是未來計算芯片的架構(gòu)趨勢。它是把之前集中存儲在外面的數(shù)據(jù)改為存在GPU的每個計算單元內(nèi)，每個計算單元既負責存儲數(shù)據(jù)，又負責數(shù)據(jù)計算。

這幾天，清華大學(xué)研制出全球首顆全系統(tǒng)集成的、支持高效片上學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)能在硬件端直接完成）的憶阻器存算一體芯片，可謂刷爆行業(yè)媒體圈。這項最新的研究證明了在全集成憶阻器存算一體系統(tǒng)上實現(xiàn)矩陣向量乘法的可行性。據(jù)了解，清華大學(xué)的研究團隊對芯片算法、系統(tǒng)、架構(gòu)、電路與器件進行了全層次協(xié)同優(yōu)化設(shè)計：

■器件層面，實現(xiàn)300萬個具有高模擬可編程性的憶阻器與CMOS電路的單片集成；

■電路層面，提出電壓模神經(jīng)元電路，支持可變精度計算、激活操作、低功耗模數(shù)轉(zhuǎn)換；

■架構(gòu)層面，提出雙向TNSA（transposable neurosynaptic array）架構(gòu)，以最小的面積、能耗開銷實現(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)流重構(gòu)；

■系統(tǒng)層面，48個CIM核心支持多種權(quán)重映射方案，提高推理任務(wù)并行度；算法層面，利用多種硬件-算法協(xié)同優(yōu)化方案，降低硬件非理想特性對準確率的影響。

傳統(tǒng)計算系統(tǒng)，其計算器件用的是場效應(yīng)晶體管，計算范式是布爾邏輯數(shù)字計算，架構(gòu)采用的是存算分離；而存算一體計算系統(tǒng)的計算器件是憶阻器，計算范式用的是物理定律模擬計算，架構(gòu)是存算一體。存算一體架構(gòu)徹底消除了數(shù)據(jù)在邏輯處理器與存儲芯片之間的搬遷問題，減少能量消耗及延遲。據(jù)公開資料顯示，相同任務(wù)下，該芯片實現(xiàn)片上學(xué)習(xí)的能耗僅為先進工藝下專用集成電路（ASIC）系統(tǒng)的1/35，同時有望實現(xiàn)75倍的能效提升。

摩爾定律很好的歸納了信息技術(shù)進步的速度，但隨著半導(dǎo)體芯片技術(shù)的快速發(fā)展，摩爾定律已經(jīng)不太適用于現(xiàn)在的半導(dǎo)體芯片發(fā)展規(guī)律了。馮諾依曼架構(gòu)遇到了瓶頸，這時便需要憶阻器的魔力，來實現(xiàn)存算一體，打破傳統(tǒng)的馮諾依曼架構(gòu)，開拓新的存儲器道路。談到這里，我們就必須來認識認識憶阻器這個非線性電路元件了。

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（二）

憶阻器的發(fā)展

憶阻器英文名為memristor, 也被稱為阻變存儲器（RRAM），用符號M表示，與電阻R，電容C，電感L構(gòu)成四種基本無源電路器件。它是連接磁通量與電荷之間關(guān)系的紐帶，同時具備電阻和存儲的性能，是一種新一代高速存儲單元。其功耗，讀寫速度都要比傳統(tǒng)的隨機存儲器優(yōu)越，是硬件實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸的最好方式，主要應(yīng)用于非易失存儲、邏輯運算以及類腦神經(jīng)形態(tài)計算。

憶阻器全稱記憶電阻，是一種具有電荷記憶功能的非線性電阻，于1971年，由加州大學(xué)伯克利分校的華裔科學(xué)家蔡少棠教授提出。蔡教授從電路完整性角度出發(fā)，從數(shù)學(xué)上推導(dǎo)出憶阻器的概念。不過，由于缺乏實驗的支撐，而且傳統(tǒng)存儲器在工藝上和摩爾定律契合的很好，一直在刷新著自己的存儲極限，所以在那之后的很長一段時間，人們認為沒有必要花費時間和金錢去研究憶阻器。

憶阻器發(fā)展的拐點，發(fā)生在2000年之后。2000-2008年，A Beck等人在Cr摻雜的SrZrO3中觀察到憶阻器滯回曲線，并指出器件具有存儲功能，2006年HP實驗室證明了Crossbar RRAM，并于2008年在《Nature》發(fā)表了“下落不明的憶阻器找到了”的相關(guān)文章，同年，HP公司制備出憶阻器?？茖W(xué)家們開始意識到憶阻器的優(yōu)勢和作用，全世界相關(guān)科學(xué)家都紛紛參與到憶阻器的研究中來，憶阻器研究高潮就此到來。

類腦計算及神經(jīng)形態(tài)計算是當今科研熱點之一，憶阻器是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的核心器件，它為發(fā)展信息存儲與處理融合的新型計算體系架構(gòu)，突破傳統(tǒng)馮·諾伊曼架構(gòu)瓶頸，提供了可行的路線，其性能直接影響神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計算能力。

下面為大家分享一段教學(xué)視頻，是清華大學(xué)高濱教授主講的“憶阻器存算一體芯片與類腦計算”。高濱老師表示，現(xiàn)有計算系統(tǒng)普遍采用存儲和運算分離的架構(gòu)，存在存儲墻與功耗墻瓶頸，嚴重制約了系統(tǒng)算力和能效的提升。存算合一的電子突觸就是憶阻器。不過，憶阻器也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。核心挑戰(zhàn)之一是器件非理想特性，即憶阻器件性能存在離散性和不穩(wěn)定性，嚴重影響計算精度；另一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)就是模擬計算的誤差累積。

清華大學(xué)高濱教授的教學(xué)報告視頻

高濱教授介紹，解決的辦法就是存算一體芯片的協(xié)同設(shè)計。存算一體芯片急需跨層次的協(xié)同優(yōu)化方案，單一層面的優(yōu)化已經(jīng)難以達到高性能。其實憶阻器研究的每一次推進和成功，都離不開測試設(shè)備提供的數(shù)據(jù)支持。高濱表示：“測試設(shè)備的進步，為憶阻器的研發(fā)做出了重要的貢獻！”

高濱教授關(guān)于憶阻器研究的幾個關(guān)鍵時間點

（三）

憶阻器電學(xué)測試現(xiàn)狀與展望

存算一體技術(shù)對憶阻器特性要求非常高，測試難度也很大。通常，憶阻器的測試可分為三大類，即：

■憶阻器基礎(chǔ)研究測試，包括憶阻器參數(shù)表征、分類及測試流程，以及分析器件在相應(yīng)的交流、直流、脈沖電信號作用下的憶阻特性；

■憶阻器性能研究特性，旨在提高憶阻器存儲性能和模擬神經(jīng)元的性能，如功耗、擦寫速度、集成度和可靠性等各方面；

■最后是憶阻器集成及應(yīng)用研究測試，憶阻器單元集成結(jié)構(gòu)是實現(xiàn)陣列憶阻器的關(guān)鍵，如1T1R、1TNR等cell及陣列結(jié)構(gòu)的測試。

如果憶阻器被用于神經(jīng)元方面的研究，其性能測試除了擦寫次數(shù)和數(shù)據(jù)保留時間外，還需要進行神經(jīng)突觸阻變動力學(xué)測試。

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