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[導(dǎo)讀] 在上一篇文章( 為什么AI芯片需要突破馮諾依曼架構(gòu)? )中,我總結(jié)了人工智能工作負(fù)載的計算架構(gòu)需求與我們在過去幾十年所熟悉的計算架構(gòu)(如x86和ARM等傳統(tǒng)計算架構(gòu))有何不同。在這篇文章中,我也

在上一篇文章( 為什么AI芯片需要突破馮諾依曼架構(gòu)? )中,我總結(jié)了人工智能工作負(fù)載的計算架構(gòu)需求與我們在過去幾十年所熟悉的計算架構(gòu)(如x86和ARM等傳統(tǒng)計算架構(gòu))有何不同。在這篇文章中,我也會提出新的AI計算架構(gòu)需要材料工程在哪些方面有所突破。我將給出一些我們遇到的突破類型的例子,并描述一個新存儲領(lǐng)域的具體例子。

從經(jīng)典的2D縮放到架構(gòu)創(chuàng)新

在跨越20多年的PC和移動時代,該行業(yè)是由“經(jīng)典2D縮放”驅(qū)動的,即根據(jù)1965年摩爾定律預(yù)測的幾何晶體管縮放。隨著晶體管的特性變小,性能提高,功耗降低,這與登納德定律(Dennard Scaling)一致。更高的晶體管密度也能降低每個晶體管的成本,這樣芯片總成本就降低了。在這期間,我們并沒有看到很多架構(gòu)上的創(chuàng)新,很多關(guān)注都集中在一個主流架構(gòu)的幾何尺度上,這加速了x86和ARM CPU架構(gòu)的崛起。

你可能已經(jīng)意識到,傳統(tǒng)的2D縮放已經(jīng)不像以前那么有效了。它已經(jīng)變得非常復(fù)雜和昂貴,而且它所帶來的收益也在減少。因此,當(dāng)我們過渡到人工智能和物聯(lián)網(wǎng)時代時,很多重點放在了架構(gòu)的變化上,以推動性能和功耗的改進(jìn)。體系結(jié)構(gòu)的變化(通過從根本上改變數(shù)據(jù)的處理方式)可以極大地提高性能。正如我們已經(jīng)看到的谷歌的新TPUs、NVIDIA的新GPUMicrosoft的Project Brainwave,與傳統(tǒng)CPU相比,性能上的提升是數(shù)量級以上的,例如30x、50x甚至更多。與傳統(tǒng)2D縮放相比,這顯然是一個更高層次的改進(jìn)(即使是在2D縮放最好的時候)。架構(gòu)的進(jìn)步可以通過全新的設(shè)備來實現(xiàn),或使用3D技術(shù)來擴展現(xiàn)有的邏輯和內(nèi)存架構(gòu),也可以使用先進(jìn)的封裝技術(shù)以新的方式將不同的硅結(jié)合在一起來執(zhí)行特定的功能。

John Hennessy和David Patterson (被公認(rèn)為現(xiàn)代計算機體系結(jié)構(gòu)之父)于2017年12月出版的第六版書中進(jìn)行了細(xì)致的總結(jié):近40年來處理器性能數(shù)據(jù)證明三種流行的“定律”與CPU性能進(jìn)展都在逐漸消失。根據(jù)參考文獻(xiàn),登納德定律(Dennard Scaling)在2003年結(jié)束,阿姆達(dá)爾定律(Amdahl’s Law)在2011年左右達(dá)到極限,摩爾定律(Moore’s Law)進(jìn)步在2015年左右結(jié)束。我們對他們分析的解釋是,從經(jīng)典的2D縮放到性能提升的免費搭車已經(jīng)結(jié)束了,我們現(xiàn)在必須努力將架構(gòu)創(chuàng)新和材料工程突破結(jié)合起來,以實現(xiàn)AI所需的性能提升。

材料工程的突破

在傳統(tǒng)的2D縮放時代,材料工程只涉及到有限的材料,如硅、二氧化硅、氮化硅和碳,但是這些材料已經(jīng)達(dá)到了縮放限制。事實上,我們正在有效地用完元素周期表上的材料,這些材料在單獨情況下可以很好地工作?,F(xiàn)在我們越來越需要創(chuàng)造獨特的變化,這給了我們10種不同類型的二氧化硅和8種氮化硅。在新的人工智能時代,材料工程越來越多地涉及創(chuàng)造新的材料組合,作為一個系統(tǒng)一起工作以實現(xiàn)特定的性能。我們稱之為集成材料系統(tǒng)。

正如我在本系列的第一篇文章中所討論的,我們認(rèn)為AI工作負(fù)載需要三個主要的架構(gòu)改進(jìn):更高的帶寬內(nèi)存、更高的數(shù)據(jù)并行性和更低的精度。

為了實現(xiàn)這些改進(jìn),我們可以借鑒材料工程的突破。例如,我們可以在現(xiàn)有的邏輯設(shè)備中集成新的內(nèi)存結(jié)構(gòu)。新材料可以實現(xiàn)全新的存儲(如英特爾?3D XPoint?技術(shù));還可以使用材料工程來幫助實現(xiàn)自校準(zhǔn)密集特性(如GPU中存在的數(shù)十億個vias);也可以用來幫助晶體管的垂直方向以獲得更大的面積密度。材料工程通過先進(jìn)的封裝在異構(gòu)集成中也發(fā)揮作用:獨特的基底、聚合物和硅通孔技術(shù)(TSV)可以幫助實現(xiàn)各種獨立芯片的高密度封裝。

這是一個材料工程突破的例子,用來實現(xiàn)一種新型的存儲器。下面是STT-MRAM陣列的圖片。左邊顯示了一組內(nèi)存單元,包括其中一個內(nèi)存單元的特寫。右邊顯示了超過15種材料是如何堆積起來形成這些設(shè)備的。每個薄膜的厚度從0.2nm到2nm不等。相比之下,你可能會想起大約十年前的一項創(chuàng)新——高k金屬門(HKMG);HKMG涉及大約6種新材料,每一種大約1納米厚。

實例:STT-MRAM

這是一個材料工程突破的例子,用來實現(xiàn)一種新型的存儲器。下面是STT-MRAM陣列的圖片。左邊顯示了一組內(nèi)存單元,包括其中一個內(nèi)存單元的特寫;右邊顯示了超過15種材料是如何堆疊起來形成這些設(shè)備的。每個薄膜的厚度從0.2nm到2nm不等。相比之下,你可能會想起大約十年前的一項創(chuàng)新——高k金屬門(HKMG),HKMG涉及大約6種新材料,每一種大約1納米厚。

以STT-MRAM集成材料系統(tǒng)為例,所有的加工都必須在真空環(huán)境中進(jìn)行——事實上,在-9到-10托的更強的真空環(huán)境中進(jìn)行,而HKMG的真空環(huán)境約為-8托(1托等于1個大氣壓的1/760)。材料薄膜層之間的相互影響被稱為界面工程,就是它定義所得到器件的性能。生產(chǎn)該設(shè)備需要使用各種工藝技術(shù),包括沉積、腐蝕和改性,所有這些都在一個集成的材料系統(tǒng)中和真空環(huán)境下小心處理。應(yīng)用材料越來越多地提供綜合材料解決方案,將新的架構(gòu)創(chuàng)新帶入行業(yè)。這就是為什么我們的客戶越來越多地在先進(jìn)的節(jié)點和設(shè)備上與我們合作,以證明這些解決方案是否可行,并為大規(guī)模生產(chǎn)和商用做準(zhǔn)備。

總結(jié)

總之,有兩條關(guān)鍵信息要傳遞給你。首先,人工智能工作負(fù)載(即機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí))需要處理數(shù)據(jù)的新方法——我們稱之為架構(gòu)創(chuàng)新。其次,人工智能架構(gòu)需要材料工程的突破。在應(yīng)用材料領(lǐng)域,我們很興奮地預(yù)見到人工智能將為材料工程帶來巨大的增長機會。

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