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日前，由中國科學(xué)院、中國工程院等多名院士領(lǐng)銜的第二屆中國計算機學(xué)會芯片大會（CCF Chip 2024）在上海圓滿落幕。作為國內(nèi)存儲控制芯片領(lǐng)域領(lǐng)軍企業(yè)，得一微電子CEO吳大畏先生發(fā)表特邀報告《存儲芯片在AI端側(cè)設(shè)備的前沿應(yīng)用與未來展望》，他和與會專家一道，深入探討AI終端部署的計算與功耗瓶頸，以及智能計算與新興存儲技術(shù)的融合，為存算技術(shù)發(fā)展提供前沿研究。
在AI時代，盡管HBM在內(nèi)存市場大行其道，但非揮發(fā)存儲如eNVM和傳統(tǒng)NAND Flash在AI時代正悄然變革，并在業(yè)界產(chǎn)生新的影響。吳大畏先生在演講中，探討了存儲芯片和AI端側(cè)設(shè)備未來應(yīng)用的方向，這些方向雖不一定都會成為未來，但無疑具有引領(lǐng)市場的潛力，可能預(yù)示著真實的未來趨勢。
AI與端側(cè)設(shè)備相互依存、相互支撐
提及AI，必然涉及端側(cè)AI的應(yīng)用。吳大畏先生首先列舉了AI在端側(cè)應(yīng)用的六大主要設(shè)備：AI智能手機、AI PC、智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、智能汽車、健康監(jiān)測設(shè)備以及智能安防監(jiān)控，并指出AI應(yīng)用主要涵蓋智能家居（消費領(lǐng)域）、智能制造（工業(yè)領(lǐng)域）以及智慧城市（工業(yè)及更廣泛的社會應(yīng)用領(lǐng)域）三大核心場景。這些多樣化的設(shè)備和場景組合共同構(gòu)成了豐富多彩的AI應(yīng)用場景。
在吳大畏先生看來，未來AI應(yīng)如空氣般無處不在，深入每個使用環(huán)境，成為主動而非被動式存在。這意味著AI需落地端側(cè)，實現(xiàn)潤物細(xì)無聲的存在，讓用戶每天如呼吸空氣般感受不到其存在，卻又無處不在。因此AI落地端側(cè)，除了對算力的要求外，還需考慮數(shù)據(jù)安全、高性能與低延時、用戶體量和黏度、優(yōu)異的成本效益等。而端側(cè)設(shè)備對AI也有需求，包括多模態(tài)信息的輸入輸出能力、本地決策能力和精準(zhǔn)的個性化體驗等，AI與端側(cè)設(shè)備兩者相互依存，相互發(fā)展。
接著，吳大畏先生還深入探討了非揮發(fā)存儲與AI結(jié)合的多層次演進方式。他指出，非揮發(fā)存儲自身的演進將追求更高性能、吞吐率、并發(fā)性、安全性和容量，以及針對AI應(yīng)用的優(yōu)化；此外，非揮發(fā)存儲和計算系統(tǒng)的接口演進，在不同應(yīng)用中也將呈現(xiàn)多樣化發(fā)展路徑。嵌入式存儲如手機可能會沿UFS3.0、UFS4.0等路徑升級。在PC領(lǐng)域則向PCIe Gen5、Gen6、Gen7發(fā)展，互聯(lián)可能向CXL方向演進，并有望從企業(yè)級擴展到消費電子端側(cè)。最后，存儲互聯(lián)和計算的整生態(tài)優(yōu)化，最終達(dá)到性能提高、功耗降低、成本降低的目標(biāo)。未來系統(tǒng)同時實現(xiàn)這三點，關(guān)鍵在于優(yōu)化算力、存力和數(shù)據(jù)傳輸?shù)木o致分配。
隨著AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，端側(cè)設(shè)備可能需要承載更多增長訓(xùn)練，以及驗證、推理等后續(xù)工作，端側(cè)將逐漸支持相關(guān)生態(tài)和應(yīng)用的發(fā)展。根據(jù)微軟和摩根士丹利等機構(gòu)的預(yù)測，到2024年底，AI PC銷售量有望達(dá)到5000萬臺，占PC市場的20%左右；全球新一代AI手機出貨量將達(dá)1.7億部，占智能手機出貨量的15%左右。到2028年，AI PC滲透率預(yù)計將達(dá)到64%，AI手機市場份額將達(dá)到54%。從產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展的角度來說，這個增長速度無疑是令人矚目的。
在此基礎(chǔ)上，吳大畏先生進一步從AI手機、AI PC、智能汽車、AI存儲等場景出發(fā)，分享了他的深入見解和展望。
存儲應(yīng)對AI智能手機的挑戰(zhàn)
面對AI智能手機挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于實現(xiàn)手機端側(cè)AI應(yīng)用的高效運行。手機端側(cè)的AI應(yīng)用對算力和DRAM提出了更高要求。鑒于DRAM在端側(cè)成本中的高占比，若采用高算力GPU配合大容量DRAM，可能會導(dǎo)致成本顯著上升。為解決這一問題，關(guān)鍵在于將非揮發(fā)存儲與DRAM、GPU、NPU、APU、TPU、CPU等組件進行有機結(jié)合，在成本與性能之間找到平衡點，并有望在未來實現(xiàn)手機端的增長訓(xùn)練。同時，這種結(jié)合方式還能最大限度地保護用戶隱私，并確保系統(tǒng)能夠?qū)崟r響應(yīng)用戶的個性化需求。
如若像蘋果公司在其藍(lán)圖中所規(guī)劃的那樣，將AI智能手機演變?yōu)閭€人工作、生活小助理，則需解決在內(nèi)存有限的情況下如何訓(xùn)練和應(yīng)用大型模型的問題。這通常涉及將非揮發(fā)存儲與內(nèi)存進行組合使用，同時還需要進行模型壓縮、存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及算法本身的優(yōu)化。
AI PC從被動式存儲轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃邮酱鎯?/strong>
接著吳大畏先生探討了AI PC端側(cè)的存儲需求。AI PC是具備全模態(tài)人機自然交互條件，承載最多場景的個人通用設(shè)備，是最強的個人計算平臺，同時也是存儲容量最大、最受信賴的安全終端。
吳大畏先生分享了關(guān)于AI PC集成帶推理能力SSD的看法，即近存計算應(yīng)用。每個存儲控制芯片內(nèi)實際含大量算力，可為算力基礎(chǔ)設(shè)施提供支撐。若生態(tài)得到優(yōu)化，模型數(shù)據(jù)和計算不需內(nèi)存重新加載，數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅軐⒋蠓岣撸慕档?，對上層CPU算力要求也會降低。
展望未來，手機和PC將包含增量訓(xùn)練和推理，存儲需分層以控制成本。雖然全用SLC對系統(tǒng)和個人體驗最佳，但價格高昂。產(chǎn)業(yè)界需解決提供最高性價比方案的問題，由此提出了存儲介質(zhì)分層方案。從當(dāng)前來看，分層包括HBM、DIMM、CXL、SLC SSD、普通SSD、QLC SSD、機械硬盤等。未來，這些存儲層次將更廣泛地應(yīng)用于家庭和個人場景。
CXL存儲助力車端AI應(yīng)用
車端作為AI典型的應(yīng)用場景，愈來愈多的矛盾點逐漸顯現(xiàn)。一方面，在智能汽車內(nèi)卷嚴(yán)重的今天，汽車BOM（物料清單）成本受到了嚴(yán)格限制；另一方面，汽車智能時代對存儲設(shè)備的性能、及時性、可靠性、服務(wù)性QoS等要求極高，導(dǎo)致矛盾愈發(fā)凸顯。某些應(yīng)用初始版本功能單一、效率高，但隨著功能不斷增多，逐漸變慢且占用更多算力。車廠雖會在初始階段為每個應(yīng)用分配一定的CPU算力份額，但難以持續(xù)維持這種分配，關(guān)鍵應(yīng)用的算力無法得到保證。
面對這一問題，吳大畏先生認(rèn)為融合了CXL技術(shù)的存算一體、存算的極致分配與互聯(lián)的解決方案將是破解之道。在嵌入式行業(yè)場景中，存算一體和近存計算將會得到首先應(yīng)用。以數(shù)據(jù)庫存儲方案在車端AI的應(yīng)用為例，如果車廠僅僅通過更換算力更高的CPU來解決問題，那將導(dǎo)致成本過高。因此，合理的方案在于如何實現(xiàn)緊致的算力分配，在存儲端分擔(dān)部分?jǐn)?shù)據(jù)庫算力，以優(yōu)化CPU的算力分配。
總結(jié)
吳大畏先生的演講不僅為存算技術(shù)發(fā)展提供了前沿的研究方向，還為行業(yè)帶來了寶貴的思考和啟示。在演講尾聲，吳大畏先生揭示了得一微電子對于手機、PC、汽車端等主流存儲領(lǐng)域的未來布局。憑借最全面的存儲控制產(chǎn)品線和IP組合，得一微電子正在加速推進UFS4.0、PCIe 5.0、CXL等前沿產(chǎn)品和技術(shù)的研發(fā)，將為更多行業(yè)和應(yīng)用場景帶來創(chuàng)新性的存儲解決方案。
得一微電子致力于成為存儲控制、存算一體、存算互聯(lián)領(lǐng)域技術(shù)領(lǐng)先的芯片設(shè)計公司，為消費級、企業(yè)級、工業(yè)級、車規(guī)級等市場的全場景應(yīng)用提供貼身定制的解決方案和服務(wù)。通過不斷創(chuàng)新的技術(shù)，為中國新興存儲器在消費電子和AI端側(cè)應(yīng)用帶來高性價比的解決方案，進一步推動存算技術(shù)的發(fā)展和進步，助力行業(yè)實現(xiàn)更多的創(chuàng)新和突破。
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