中国移动刘景磊:存算一体是算力网络的关键使能技术

6月22日消息(九九)在今天举行的中国移动2022科技周暨移动信息产业链创新大会-算力网络论坛上,中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长刘景磊表示,存算一体是算力网络十大关键技术之一,是构建高效节能的新型算力基础设施的核心技术。

刘景磊介绍,存算一体是“存储器”与“运算器”的紧密结合,减少数据存取开销,克服冯·诺依曼架构“存储墙”瓶颈,提供更大算力的同时实现访存高效节能。

根据“存”与“算”的距离由远及近,广义存算一体技术包含多种实现方案,例如近存计算、存内处理、存内计算,三者各有其适用场景。其中,非冯架构的存内计算可带来高达百倍的能效增益,多种方案组合可为未来计算机系统提供更优架构。

存算一体是算力网络的关键使能技术

刘景磊指出,存算一体是算力网络十大关键技术之一,是构建高效节能的新型算力基础设施核心技术。

面向近期,中国移动优先考虑采用近存计算和存内处理,解决大数据的预处理问题。当前,近存计算和存内处理技术已经相对成熟,进入产品化阶段,产品形态多为新型存储设备;借助于这两种技术对数据的预处理能力,可以提升东数西算场景数据搬移的效率。

面向未来,存内计算是产业攻关的焦点,重点聚焦提升并行计算的处理能力;小算力场景重点解决极限功耗限制下的算力供应,大算力场景进一步挖掘更高精度、更高算效的能力,并兼顾自主可控诉求。

刘景磊进一步指出,面向端侧小算力场景,需要高能效的存算一体算力支撑。低时延、低功耗、高隐私保护的AI计算是当前端侧算力的发展趋势,通过存算一体技术,可有效提升端侧计算能力和计算能效。相比当前ASIC芯片,存算一体芯片可以在提供同等算力的前提下节省近百倍的功耗。

面向大算力场景,智算增长迅速,需要存算一体芯片提供更高算效。大算力场景下海量数据处理和大规模计算,要求AI芯片具备大算力、高存储容量、高浮点处理速度以及高可扩展性。“目前面向大算力场景的存算一体技术还在探索,还需进一步挖掘高精度、高算效等存算一体芯片能力。”刘景磊说。

存算一体产业化构建尚处于初级阶段

刘景磊强调,存算一体技术研究正处于多技术路线探索阶段,中国与其他国家“旗鼓相当、齐头并进”。多技术路线导致的差异化在一定程度上延缓了产业化进程,整体产业链尚处于初级阶段。

当前,高校和企业均在积极参与存算一体技术研探索。头部高校积极开展新型存储器、新型计算架构前沿研究,部分团队已走出实验室,孵化初创公司;在企业界,三星、台积电等大厂确保存储器业务在AI时代继续保持领先,提前布局下一代计算芯片制造工艺;初创企业多在智能物联网场景发力,已有多款端侧小算力产品发布,但云侧产品成熟度相对滞后。

刘景磊介绍,中国移动非常坚定的看好存算一体未来的发展,坚定地支持这一方向。但存算一体技术涉及材料器件、芯片设计、编译器、应用各个方面多领域学科技术的研究与攻坚,中国移动作为应用需求方,希望能够以自身应用拉动存算一体技术商用场景具象化,承担链长职责,推动芯片成熟,拉通整体产业,助力国家实现弯道超车。


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2022-06-22
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