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荣耀|智能时代来临之际，国产高性能计算突破口在哪？

荣耀|智能时代来临之际，国产高性能计算突破口在哪？

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高性能计算（HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计算资源操作）的计算系统和环境 。 多年来高性能计算一直是科技综合实力竞争的制高点 ， 同时也在一定程度上反映了各大公司在系统研发方面的实力 。
现如今 ， AI、5G、自动驾驶、海量存储 ， 数字革命蓬勃发展的智能时代已经到来 ， 人工智能已逐渐成为高性能计算市场的新发展方向 。 由于高性能计算和人工智能相互促进、相互辅助的天然关系 ， 高性能计算和人工智能的深度融合也成了必然的趋势 。
然而 ， 身处信息爆炸的大数据时代 ， 人工智能的出现 ， 由于其需要大量数据训练的特殊性 ， 使得人们对超高速、高带宽、大容量、高密度、低功耗和低成本的超高性能计算需求呈指数式增长 。就目前而言 ， 高带宽高能效已成为了高性能计算的核心瓶颈 。 由于传统计算设备广泛采用的冯·诺依曼架构中 ， 计算和存储功能的分离 ， 以及处理器和存储器二者之间长期以来采用的不同工艺路线 ， 数据在处理器和存储器之间来回的传输会消耗大量的时间和功耗 。 因此 ， “功耗墙”和“存储墙”方面的问题也相应的产生 。

高性能计算
而无论是对于现如今的7nm工艺时代还是华为正在研究的5nm工艺 ， 又或是三星正在努力的3nm工艺 ， 访存功耗、通信功耗、数据传输和访问功耗都将大幅度提升占比 。 所以 ， 要想克服高性能计算的核心瓶颈 ， 计算单元的优化定制、HBM、GDDR6/LPDDR4和Serdes高带宽存储技术都将发挥着重要的作用 。
据相关数据显示 ， 1980-2000年处理器和存储器两者的速度失配以每年50%的速率在增加 。 基于这一正在急速增加的数据和视频的并行计算需求 ， 以及消费者和厂商对存储的更高要求 ， 如何尽可能实现近数据存储计算(Near Memory Compute) ， 或者是最好能够将存储和计算有机地结合在一起(存储器颗粒本身的算法嵌入) ， 直接利用存储单元进行计算 ， 最大程度的消除数据迁移所带来的功耗开销成为了亟待解决的问题 。
这方面的研究上 ， 作为国内IP市场连续10年领先的领军芯片IP供应商 ， Innosilicon（芯动科技）已在全球率先突破近阈值低功耗计算技术和GDDR6 高带宽存储技术用于解决低功耗云计算能效瓶颈 。 芯动公司（Innosilicon） 的GDDR6 PHY是全球首个经过硅验证的商用GDDR6 IP 它完全符合JEDEC GDDR6（JESD250）标准 。 相对于GDDR5 / GDDR5X ， GDDR6提供了增加的每引脚带宽（最高16 Gbps）和更低的工作电压（1.35 V） ， 从而提高了性能并降低了功耗 。 通过优化的FinFET、数据/时钟硅波形 ， 实现了性能提升14％ ， 还以稳定的过程控制确保了规模产量 。

▲Innosilicon全球首发GDDR6 ASIC
【荣耀|智能时代来临之际，国产高性能计算突破口在哪？】芯动科技成功投产的GDDR6 AI内存条和定制GPU ， 更是全球首发、业界最快的ASIC ， 实现了读写独立通道达到读写平衡效率优化 ， 每次读写高达256 bits宽 （16n prefetch） ， 并行计算、AI、GPU、网络大数据应用性价比好 ， 在Autopilot高温度覆盖和汽车电子领域应用前景广阔 。 用于IP内核的Innosilicon系统感知设计方法还可提供以客户为中心的体验 ， 并缩短了产品上市时间和首次使用权 ， 从而为客户充分利用人工智能应用构建优势铺石垫路 。
总的而言 ， 智能化数字化引领变革的今天 ， 高性能计算的发展还有一段漫长的路要走 ， 而这一路上需要国内更多富有创造性的芯片IP设计公司的不断努力和实践 。


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