DeepSeek掀起AI計(jì)算革命，算力瓶頸何解？

AI領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場顛覆性的變革！DeepSeek，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(xùn)練規(guī)模的指數(shù)級增長，計(jì)算資源的短缺已經(jīng)成為無法忽視的問題——算力不足，功耗爆表，傳統(tǒng)芯片難以支撐未來AI需求！

當(dāng)前主流的馮·諾依曼架構(gòu)已無法跟上AI發(fā)展的步伐，存儲與計(jì)算分離導(dǎo)致數(shù)據(jù)搬移成為巨大瓶頸。這不僅拖慢了計(jì)算速度，還消耗了大量能量。如何突破這一困境？存算一體技術(shù)成為破局關(guān)鍵！

清華大學(xué)此前發(fā)布的全球首顆憶阻器存算一體芯片，這一創(chuàng)新技術(shù)讓AI計(jì)算直接在存儲單元內(nèi)完成，大幅降低數(shù)據(jù)搬移的功耗和時(shí)間開銷，真正實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲合二為一！

憶阻器：從理論設(shè)想到AI計(jì)算革命的中堅(jiān)力量

憶阻器（Memristor），這個(gè)概念最早可以追溯到 1971 年，當(dāng)時(shí)加州大學(xué)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(gè)“電子世界的遺珠”一度被遺忘，直到 2008 年 HP 實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)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(jì)算格局的關(guān)鍵。

憶阻器的魅力在于，它不僅是一個(gè)存儲單元，同時(shí)還能進(jìn)行計(jì)算！想象一下，如果你的硬盤不僅能存儲數(shù)據(jù)，還能直接進(jìn)行深度學(xué)習(xí)計(jì)算，那么 AI 訓(xùn)練的速度將大幅提升。憶阻器的這一特性，使其成為存算一體架構(gòu)的核心組件。

憶阻器的核心特性

●  非易失性存儲：即使斷電，數(shù)據(jù)仍然得以保留。

●  高并行計(jì)算能力：大規(guī)模憶阻器陣列可以同時(shí)存儲和處理數(shù)據(jù)。

●  超低功耗：相比傳統(tǒng)存儲器，憶阻器計(jì)算能耗更低，特別適合AI計(jì)算。

在AI計(jì)算領(lǐng)域，憶阻器的優(yōu)勢尤為顯著。它能夠模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的突觸行為，使得類腦計(jì)算（Neuromorphic Computing）成為可能。 這意味著，未來的AI計(jì)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(jìn)行智能學(xué)習(xí)。

憶阻器的核心特性

可靠性與一致性問題

憶阻器的開關(guān)特性和數(shù)據(jù)存儲能力可能受到制造工藝的影響，導(dǎo)致器件的性能不穩(wěn)定。在AI計(jì)算過程中，即使是微小的誤差，也可能導(dǎo)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(dāng)前AI計(jì)算任務(wù)需要極高的存儲密度。如何讓憶阻器適應(yīng)高密度存儲需求，并與先進(jìn)CMOS工藝兼容？業(yè)界正在探索HBM（高帶寬存儲）堆疊技術(shù)，將多個(gè)憶阻器陣列垂直集成，提高存算一體芯片的計(jì)算能力。

低功耗與高計(jì)算吞吐量

相比傳統(tǒng)存儲架構(gòu)，憶阻器存算一體的計(jì)算方式降低了數(shù)據(jù)搬移的功耗。然而，如何提升計(jì)算吞吐量，使其真正適用于AI訓(xùn)練任務(wù)，是當(dāng)前研究的重點(diǎn)之一。

憶阻器的測試測量挑戰(zhàn)：精確測量是產(chǎn)業(yè)化的關(guān)鍵！

如果憶阻器要真正進(jìn)入AI計(jì)算的核心，精準(zhǔn)測試是繞不開的環(huán)節(jié)。憶阻器測試涉及多個(gè)方面：

1、器件級測試

器件級測試主要關(guān)注單個(gè)憶阻器的基礎(chǔ)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(guān)狀態(tài)的穩(wěn)定性。

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

●  耐久性測試：研究憶阻器在反復(fù)讀寫后的性能衰減情況。

2、陣列級測試