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【存算一体】存储和计算能组多少CP ?

通常我们提起存算一体,脑子里可能会飞出N个概念——IMC(in-memory computing)存内计算,NMC(near-memory computing)近内存计算,SCM(storage class memory)存储级内存,还有一个叫Computational Storage的,有人喜欢翻译成计算型存储……

最近阿里的云数据库拼命在说计算和存储分离架构设计的优势,然而,在底层硬件设计创新中,存储和计算正在拼命想腻歪在一起,在存和算的概念中,究竟能组的CP有多少种,什么才是真正的存算一体呢?

先来说一下存储和计算。

在冯诺依曼体系中,计算和存储是分开的,想要输出结果,就要完成三步走——存储,计算,以及两者之间通信,也就是数据搬运。

存储分为三个层级,高性能小容量的SRAM,大容量低性能的SSD,以及处于两者之间的DRAM内存。

第一个是CPU/GPU/SOC里的缓存(SRAM),它连接计算模块,它的读写速度最快,能自动执行存储操作,非常快速地做加法计算,SRAM的容量越大自然计算能力也越强。

但是,SRAM容量通常非常有限,因为一旦面积做的越大,成本会越高,速度也越慢,散热设计要求也越高,经过各种极致的创新过后,如今最新的一些高端CPU的L3 Cache最大可以做到200多兆,L1和L2 Cache还是很小。

于是,只能退而求其次,让更多数据被转存到距离计算模块较远的内存上,也就是DRAM之类的内存里。

从内存(DRAM)里读取数据,相比缓存速度慢了百倍到千倍,这还可以接受,比较严重的问题是,当面积大了之后,功耗也会提高。

于是,提升单位面积下的内存存储密度就显得越发重要了,发展的实践证明,现在DRAM内存在提升到单条16G之后也越发吃力,再继续提升的话,一方面制作成本会更高,另一方面,遭遇数据泄露或破坏的风险也在增加。

看来内存也就能做到这里了,接下来怎么办呢?接下来就得看容量更大的存储器(SSD)了,它的容量大,但性能更低,存储(SSD)速度又比内存慢了10倍以上。CPU要读数据,一路从存储器走过来,花上的时间可能万倍于从SRAM找数据。

有统计表明,做加法和乘法的运算器所消耗的功耗其实很低,大部分功耗都花在了存储本身的读取,思考这一问题能做什么有意思的事情呢?比如我们可以思考,如何集成存算功能,提升带宽和密度,进一步打破存储瓶颈。

业内有这几种技术方向:

第一种,近内存计算(NMC)。“捆绑”缓存+内存,通常会选用3D封装,利用TSV(硅通孔技术)实现垂直通信,但成本高,不同型号的芯片带还要匹配大小,进行预设计和流片。在以上工作的基础之上,还要考虑通用性问题,它适用于AI,机器学习和数据中心等规模型应用需求。

另一种是2.5D封装,主流技术是HBM(高带宽内存),与平面板级连线不同,加入了interposer这种特殊有机材料(线宽,节点间距优于电路板)作为中间转接层,它像一个有底座的硅芯片,和堆乐高同理,CPU周边相当于增加了很多“凹槽”,连接多个HBM2(DRAM芯片)堆栈(可以采用更便宜的90-130纳米芯片制程工艺),实现高密度和高带宽。

第二种,存储级内存(SCM)。常见的是由英特尔和美光推出的3D Xpoint,基于相变存储技术,速度介于SSD和内存之间,目前可以和DRAM配合使用,适用于规模型应用场景。

第三种,近存储计算(NSC)。它是为了解决存储器距离计算模块太远,读取最花时间的问题。

SSD主要由闪存颗粒组成,需要控制器对其进行平均擦写管理,实现擦写均衡,于是有企业将控制器加上计算功能,或者让拥有计算模块的FPGA来处理数据并且充当闪存控制器,总之,就是不通过CPU进行读取计算,而是直连存储器和计算,以此提升计算效率。

第四种,存内计算(IMC)。它利用存储器的单元模拟特性做计算,这是真正的在存储器内进行的计算。

CPU是通过10做二进制逻辑计算,而存内计算则是利用存储器内电阻特性进行计算,不只是用来区分电阻高低,而是通过电阻值来区分多种状态,电压和电阻都是变量,利用欧姆定律,电压除以电阻进行计算,输出的结果就是电流,仅仅用一个晶体管就可以完成一次乘法计算过程。

存内计算(IMC)带来的改变和突破非常巨大,如果存内计算(IMC)流行起来,那么以后理论上就能以存储容量来作为计算能力的度量单位了。

如此具有突破性的技术都有谁在研究呢?国外有许多公司在研究,在国内,也有包括知存科技,恒烁半导体,杭州闪亿,新忆,后摩智能等企业,目前有部分企业的产品已经进入了实践应用阶段。

内存的高密度发展道路已经走不通了,而近内存计算是一种可行解。

三星,SK海力士主导的HBM存储技术正在持续升级,未来随着DRAM与存储器之间的价格和速度差距不断缩小,围绕DRAM和SRAM的近内存计算更符合主流应用需求,而2.5D NAND是处于过渡期的最优选。

IMC实际上是计算型存储的典型标准,是未来趋势,但目前还要面临可靠性和密度问题,需要更多的技术验证和行业应用实践应用,但它所描绘的前景则非常诱人,是一种有望颠覆冯诺依曼架构系统的特殊存在。

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