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DeepSeek時代的終極硬件?憶阻器存算一體技術深度解析!

作者: 時間:2025-02-17 來源:EEPW 收藏

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本文引用地址:http://www.j9360.com/article/202502/467010.htm

掀起AI計算革命,算力瓶頸何解?

AI領域正在經歷一場顛覆性的變革!,一款近期火爆全球的開源AI大模型,正與GPT-4、Sora等模型一起,掀起一場前所未有的算力競賽。隨著AI訓練規模的指數級增長,計算資源的短缺已經成為無法忽視的問題——算力不足,功耗爆表,傳統芯片難以支撐未來AI需求!

當前主流的馮·諾依曼架構已無法跟上AI發展的步伐,存儲與計算分離導致數據搬移成為巨大瓶頸。這不僅拖慢了計算速度,還消耗了大量能量。如何突破這一困境?技術成為破局關鍵!

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清華大學此前發布的全球首顆芯片,這一創新技術讓AI計算直接在存儲單元內完成,大幅降低數據搬移的功耗和時間開銷,真正實現計算與存儲合二為一。

:從理論設想到AI計算革命的中堅力量

(Memristor),這個概念最早可以追溯到 1971 年,當時加州大學伯克利分校的蔡少棠教授在理論上提出了它的存在。然而,這個“電子世界的遺珠”一度被遺忘,直到 2008 年 HP 實驗室的科學家們首次成功制備出憶阻器,人們才意識到,它可能會成為改變計算格局的關鍵。

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憶阻器的魅力在于,它不僅是一個存儲單元,同時還能進行計算!想象一下,如果你的硬盤不僅能存儲數據,還能直接進行深度學習計算,那么 AI 訓練的速度將大幅提升。憶阻器的這一特性,使其成為架構的核心組件。

憶阻器的核心特性

●   非易失性存儲:即使斷電,數據仍然得以保留。

●   高并行計算能力:大規模憶阻器陣列可以同時存儲和處理數據。

●   超低功耗:相比傳統存儲器,憶阻器計算能耗更低,特別適合AI計算。

在AI計算領域,憶阻器的優勢尤為顯著。它能夠模擬神經網絡中的突觸行為,使得類腦計算(Neuromorphic Computing)成為可能。 這意味著,未來的AI計算不再依賴龐大的GPU陣列,而是能夠用更加高效、低功耗的方式進行智能學習。

憶阻器的核心特性

可靠性與一致性問題

憶阻器的開關特性和數據存儲能力可能受到制造工藝的影響,導致器件的性能不穩定。在AI計算過程中,即使是微小的誤差,也可能導致推理精度下降,這對憶阻器的可靠性提出了更高的要求。

存儲密度與集成度

當前AI計算任務需要極高的存儲密度。如何讓憶阻器適應高密度存儲需求,并與先進CMOS工藝兼容?業界正在探索HBM(高帶寬存儲)堆疊技術,將多個憶阻器陣列垂直集成,提高存算一體芯片的計算能力。

低功耗與高計算吞吐量

相比傳統存儲架構,憶阻器存算一體的計算方式降低了數據搬移的功耗。然而,如何提升計算吞吐量,使其真正適用于AI訓練任務,是當前研究的重點之一。

憶阻器的測試測量挑戰:精確測量是產業化的關鍵

如果憶阻器要真正進入AI計算的核心,精準測試是繞不開的環節。憶阻器測試涉及多個方面:

1.器件級測試

器件級測試主要關注單個憶阻器的基礎性能,包括:

●   直流(DC)掃描測試:測量憶阻器的 I-V 特性,確保其開關狀態的穩定性。

●   脈沖(AC)測試:研究憶阻器在 AI 計算中的突觸可塑性,模擬人腦神經元的工作方式。

●   耐久性測試:研究憶阻器在反復讀寫后的性能衰減情況。

2.陣列級測試

當憶阻器應用于存算一體芯片時,需要進行陣列級測試,以驗證其在大規模協同計算中的表現。測試內容包括:

●   存算一體芯片的計算精度測試,確保大規模憶阻器陣列在AI任務中的計算誤差可控。

●   端到端AI推理性能測試,直接運行神經網絡算法,并對計算結果進行評估。

●   數據保持特性,評估憶阻器在長時間存儲時的穩定性。

3.現實環境模擬測試

為了確保憶阻器可以應用于實際場景,需要進行多種環境因素的模擬測試:

●   溫度可靠性測試,研究憶阻器在不同溫度范圍(如 -40℃ 至 125℃)下的穩定性。

●   濕度影響測試,確保憶阻器在高濕度環境下不會發生數據丟失。

●   輻射耐受性測試,評估憶阻器在航天、醫療等特殊環境中的適用性。

:助力憶阻器產業化的測試方案

作為全球領先的測試測量設備提供商,提供全面的憶阻器測試解決方案,幫助研究人員和企業加速憶阻器技術的商業化。

1.4200A-SCS半導體參數分析儀

●   高精度源測單元(SMU):支持 DC、低頻 AC 測試,確保憶阻器的電學性能。

●   納秒級脈沖測量(PMU):精準測試憶阻器在 AI 計算中的動態表現。

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2.矩陣開關測試方案

Keithley 3706系列矩陣開關,適用于大規模憶阻器陣列測試,低漏電特性確保精準測量。

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3.自動化測試與數據分析

TMAS平臺,支持Python可編程測試,提供自動化數據采集和分析。

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憶阻器存算一體架構正在快速發展,預計在未來5-10年內將進入商業化應用。隨著AI大模型計算需求的持續增長,憶阻器將在高密度存儲、低功耗計算方面發揮越來越重要的作用。Tektronix將繼續推動憶阻器測試技術的發展,為存算一體計算架構的未來提供最前沿的測量方案。



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