震撼人心未来即将揭开神秘面纱AI芯片如何诞生新技术革新将彻底摒弃冯诺依曼架构的内存墙限制让创新飞跃超
未来AI芯片革新：探索存储优先架构的奇迹
在AI技术蓬勃发展的今天，内存墙问题成为了阻碍其进一步突破的关键瓶颈。为此，一些创新者提出了全新的解决方案，其中以北京探境科技的存储优先架构（SFA）尤为引人注目。那么，SFA又是如何超越传统冯诺依曼架构来解决内存墙问题的呢？
首先，我们需要了解传统AI芯片面临的问题。深度学习算法对数据处理能力极高，对数据和算力的匹配至关重要。而现有的CPU、GPU等计算平台尽管能够运行这些算法，但它们基于冯诺依曼架构，这种设计限制了它们处理大规模并行计算和大量数据交换时的效率。
于是，探究更好的解决方案成为行业共识。在这个过程中，有几种方法被提出以应对内存墙挑战：
加强外部存储带宽，以HBM2等方式降低对DDR访问。
在芯片内部集成大量SRAM，以减少对DDR依赖。
算法层面的调整，比如使用二值神经网络简化数据管理。
存储单元内嵌计算单元进行存算一体化。
然而，每一种方法都有其局限性，而SFA则提供了一种完全不同的思路，它将计算视作数据搬移过程中的一个自然结果，从而彻底改变了传统与之相比过于狭隘的问题定义。
SFA不仅具有明显的PPA优势——实验表明，在相同条件下可以实现10~100倍提升——它还能支持任意神经网络模型，无论大小、类型或精度，都能轻松适应。此外，由于灵活性强，可以根据产品定位推出各种形式，如本地推理、云端训练甚至终端综合应用。
但要问这样的革命性的改进如何落地到实际应用上？据探境科技CEO鲁勇所述，这涉及多方面：硬件核心点、数据管理以及节点连接策略都是难题。但他坚信，图计算基础下的精巧设计已经克服了这些难题，并且取得了令人瞩目的成果。
总结来说，虽然当前市场上尚未有广泛接受这种新型结构，但这并不意味着它不会成为未来的趋势。随着技术不断进步，我们或许会见证一个转变，即从重视算力向重视空间资源转变，从而使得未来AI芯片更加高效，为更多领域开辟可能性。
