为什么与门芯片成了AI超级英雄的天敌
在芯片设计的道路上，AI的超级英雄们遇到了一个令人头疼的问题——与门芯片。这些小小的电子精灵似乎总是能让AI的大脑运转得更加顺畅，但它们也成为了阻碍AI发展的一个难题。
边缘计算技术正如同一位魔法师，提升了存储器的性能，让它们变得更加强大。但这也带来了新的挑战。数据如何在不同的芯片、设备和系统之间流动，这个问题就像是一个谜团，每次解开都有新的困惑出现。汽车和AI应用中的数据越来越多且复杂，而处理这些数据时，芯片架构常常显得手忙脚乱，不知道优先处理哪些数据。这让设计人员面临着艰难的抉择：是否选择共用内存以降低成本，还是增加不同类型内存以提高性能和减少功耗？
安全性也是一个必须考虑的事项，因为不同的市场有不同的需求。比如说，在汽车中各种图像传感器（如激光雷达和摄像头）的大量数据需要在本地进行处理。而对于AI芯片来说，它们希望能够提升100倍的性能。
解决这个问题的一种方法是使用片上存储器，将存储器分散地集成到运算单元旁，以最大程度减少数据搬移。这不仅可以突破内存瓶颈，还能降低功耗。不过，这并不是唯一可行之路。在某些情况下，我们还可能会看到“存算一体”的概念，即模拟、数字或两者兼而有之。
尽管市场上的变化很多，但SRAM和DRAM仍然是主流。专家们预测DRAM将会“死亡”，但它依然是最经济、最可靠的选择。DRAM具有高密度、高架构简单性、低延迟、高性能以及耐用性和低功耗等特点，是当前行业标准之一。
不过，对于未来/storage technology/的情况，一切都还未定。我认为我们会看到更多关于store-in-memory computing（SIC）技术的话题，其中通过物理层面的改进来实现更快更省电的地图匹配，比如使用新型晶体管或者全场效应晶体管（FETs）。我相信随着时间推移，我们将找到一种既高效又安全又实用的解决方案来满足我们的需求，并使得这些系统能够运行得更长久，更节能。此外，由于空间限制，我认为我们很可能看到更多基于分布式网络结构来缓解热量管理问题的一种解决方案，比如利用太阳能板或者其他形式的小型能源来源提供额外电力。
最后，要想真正理解这一领域所面临的问题，我们需要深入了解每一步骤背后的科学原理，以及如何有效地结合硬件与软件来创造出既功能强大又经济实惠的人工智能系统。此外，从工程学角度看，与门作为一种特殊类型的心脏部件，其重要性绝对不能被忽视。在任何人工智能项目中，无论其规模大小，都应该确保至少有一部分资源用于研究如何优化与门设计，使其成为整个系统不可或缺的一部分。这不仅有助于缩短训练时间，而且对于那些追求极致效率的人来说，也是一项至关重要的手段。
