實現生成式AI的關鍵半導體技術

作者：Steven Woo，Rambus研究員與杰出發明家

生成式AI最近在科技行業掀起了一股熱潮，ChatGPT、Bard和Einstein GPT等標志性產品吸引了開發者、企業和消費者的目光。這些AI應用能夠生成類似人類的文本、理解上下文，并以驚人的準確性執行翻譯、總結等任務。雖然這些例子已經足以讓人信服生成式AI的力量，但我們目前仍然處于一個初始階段，還需要繼續不斷發展實現這一切的硬件技術。

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隨著生成式AI的訓練和應用變得日益復雜，更加先進的模型、更大規模的數據集和海量數據處理需求要求更低的時延、更高的帶寬、更多的存儲和內存以及更強大的CPU算力。根據open.ai的數據，“自2012年以來，在運行最大規模的AI訓練過程中所使用的計算量已經增加了30多萬倍”。這一成就依托的是半導體行業幾個關鍵領域的技術發展和快速產品升級。

在訓練和推理加速器中，HBM3和GDDR6這兩種內存技術對于支持生成式AI的開發至關重要。HBM是一種高性能的3D堆疊DRAM架構，最新的HBM3為內存和處理單元之間的數據傳輸提供更高的帶寬和更低的功耗，同時還具有出色的延遲和緊湊的尺寸，因而成為AI訓練硬件的絕佳選擇。而GDDR6是一種帶寬高、延遲低且實現成本更低的高性能圖形內存技術。采用成熟制造工藝的GDDR6內存具有非常出色的性價比，因此是AI推理應用的最佳選擇。

HBM3和GDDR6均能在AI應用中發揮更好的性能和效率，提升處理大型數據集的速度和效率，使生成式AI能夠獲得強大、高效的存儲系統支持，為大規模AI應用提供必要的算力。

實現生成式AI的另一項關鍵技術是服務器的主內存。這些服務器用于訪問和轉換提供給先進訓練引擎的數據，在保持訓練流程的完整性方面起到了關鍵作用，而且對于找出實現高精度所需的最佳神經網絡拓撲結構和數據格式的實驗同樣至關重要。作為最新DDR內存標準，DDR5提供更高的數據傳輸速率、更低的功耗和更大的密度，幫助提升數據處理的速度和效率。DDR5 DRAM使新一代服務器系統能夠為超大規模和企業數據中心提供巨大的算力，從而滿足高性能AI應用的需求，比如需要大量存儲和算力的ChatGPT等。

CXL?也在這方面起到至關重要的作用。Compute Express Link?（CXL?）是處理器和加速器、智能網卡及內存設備之間的一種開放、標準的高速緩存一致性互連技術。憑借內存池、交換和“按需”內存范式等先進功能，CXL能夠部署新的內存層，彌補主內存和SSD存儲之間的延遲差距。新的內存層將提升帶寬、容量和效率并降低總擁有成本（TCO）。這項技術對于需要實時處理大量數據的大規模AI應用尤為關鍵。

除了上述眾所周知的技術之外，異構計算也給生成式AI帶來了諸多好處。為了繼續提升性能，越來越多的服務器正在轉向異構計算架構，通過專用的加速器為CPU分擔AI訓練等專門的工作負載。這些加速器提供了這些應用所需的專門算力，提高了處理速度與結果的準確性。CXL也在這方面發揮了關鍵作用，通過內存、緩存一致性使CPU和加速器之間能夠共享內存資源。

Rambus是公認的領先芯片和IP提供商，致力于實現數據中心的連接并解決內存和處理之間的瓶頸，為數據中心、5G、汽車和物聯網領域AI的廣泛發展提供支持。Rambus的多款產品和解決方案都可以很好地服務于生成式AI應用，促進生成式AI的發展。

例如，Rambus內存接口芯片、CXL內存互聯計劃、互連IP和內存IP——這些都能幫助滿足生成式AI的發展需求，有助于提供這類要求嚴苛的工作負載所需的速度、容量和連接性。同時，Rambus還通過多層關鍵任務接口和安全IP解決方案實現基于硬件的加速器。隨著AI行業的不斷發展，Rambus在內存接口芯片以及接口和安全IP解決方案領域的專業知識對于推動AI和機器學習發展的邊界將變得越發重要。

ChatGPT、Bard和Einstein GPT等最近的生成式AI產品激發了人們的想象力，展示了AI可以帶來的各種新的可能性。為了使現在的AI繼續實現突破，來自先進半導體技術的基礎支持至關重要。Rambus在開發這些關鍵技術方面處于領先地位，并將繼續投入，進一步推動這些技術的發展，為未來的生成式AI產品帶來遠超今天的新可能性。

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