基于数字存内处理芯片的GPU的大规模计算系统
陈巍谈芯：产业巨头已经打通存算一体技术的落地通道，存算一体技术加快应用部署。与未使用hbm-pim（hbm-pim gpu v.s. hbm gpu）相比，仅用20nm工艺就使7nm集群计算性能提升了2.5倍。这个思路也是本人在2016年给中科院提的研发建议。
三星电子于 12 月 12 日宣布，他们开发了世界上第一个基于数字存内处理 (pim，也可称存内计算或存算一体) 芯片（hbm-pim）的gpu的大规模计算系统。
三星电子高等技术研究院人工智能研究中心副主任崔昌圭（choi chang-kyu）在由三星电子主办的2022人工智能（ai）半导体未来技术大会上通过主题演讲披露了新计算技术的发展。他们通过组合来自amd的96个gpu（mi100）构建了一个大型计算系统，每个gpu都加载了一个hbm-pim芯片，并成功展示了存内处理 (pim) 芯片的性能。这是一种存算一体技术，可以显著减少数据在cpu 和 dram 之间移动的频度并提升性能。
存算一体技术超越传统冯诺依曼架构
pim 是指将计算单元与随机存取存储器 (dram) 集成在单个芯片上。这项技术有望有助于提高庞大的人工智能 (ai) 的性能。三星使了严格意义上的芯片内数字近存计算来提升ai计算性能。三星 hbm-pim 芯片与其他公司 hbm 实现的不同之处在于，pim 芯片上的每个存储块内都包含一个内部处理单元。
三星hbm-pim阵列架构
基于存算一体技术的20nm hbm-pim（dram工艺）使得7nm gpu性能增强2.5倍
根据三星去年在isscc发布的学术文章信息披露，该hbm-pim使用的是三星的20nm dram工艺。负责计算的pcu与dram 阵列在同一个晶圆平面内，显著性能提升主要来自存算一体技术而非3d 堆叠封装。仅用20nm工艺的pcu进行简单的逻辑计算（dram工艺做逻辑计算其实不划算，外周的逻辑晶体管的实际栅长在32nm附近），就使得7nm工艺gpu集群的性能提升到2.5倍。
三星电子使用该系统训练语言模型算法t5（text-to-test transfer transformer）时，与未使用pim时相比，性能提升了2.5倍，功耗降低了2.67倍。与仅配备 hbm 的 gpu 加速器相比，配备 hbm-pim 的 gpu 加速器一年的能耗下降了约 2,100 gwh。三星表示，其 pim 技术将对能源消耗和环境具有重大影响，可将集群的年能源使用量减少，相当于减少 960,000 吨碳排放。
三星hbm-pim架构图
三星开发的另一个方向是使用 cxl（compute express link）开放标准，用于高速处理器到设备和处理器到内存的接口，从而可以更有效地使用与处理器一起使用的内存和加速器。
cxl 可以与其他技术结合使用，例如 processing-near-memory (pnm)，以帮助促进内存容量扩展。
与 pim 一样，它通过使用内存进行数据计算来减少 cpu 和内存之间的数据移动。在 pnm 的情况下，计算功能在更靠近内存的地方执行，以减少 cpu 和内存数据传输之间发生的瓶颈。
三星本月早些时候推出了带有 cxl 的 pnm 技术，用于高容量 ai 模型处理。在测试中，基于 cxl 接口的 pnm 系统在推荐系统或需要高内存带宽的内存数据库等应用中性能翻倍。
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三星电子高等技术研究院人工智能研究中心副主任崔昌圭（choi chang-kyu）在由三星电子主办的2022人工智能（ai）半导体未来技术大会上通过主题演讲披露了新计算技术的发展。他们通过组合来自amd的96个gpu（mi100）构建了一个大型计算系统，每个gpu都加载了一个hbm-pim芯片，并成功展示了存内处理 (pim) 芯片的性能。这是一种存算一体技术，可以显著减少数据在cpu 和 dram 之间移动的频度并提升性能。
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三星电子使用该系统训练语言模型算法t5（text-to-test transfer transformer）时，与未使用pim时相比，性能提升了2.5倍，功耗降低了2.67倍。与仅配备 hbm 的 gpu 加速器相比，配备 hbm-pim 的 gpu 加速器一年的能耗下降了约 2,100 gwh。三星表示，其 pim 技术将对能源消耗和环境具有重大影响，可将集群的年能源使用量减少，相当于减少 960,000 吨碳排放。
三星hbm-pim架构图
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cxl 可以与其他技术结合使用，例如 processing-near-memory (pnm)，以帮助促进内存容量扩展。
与 pim 一样，它通过使用内存进行数据计算来减少 cpu 和内存之间的数据移动。在 pnm 的情况下，计算功能在更靠近内存的地方执行，以减少 cpu 和内存数据传输之间发生的瓶颈。
三星本月早些时候推出了带有 cxl 的 pnm 技术，用于高容量 ai 模型处理。在测试中，基于 cxl 接口的 pnm 系统在推荐系统或需要高内存带宽的内存数据库等应用中性能翻倍。
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