（原标题：是时候重估芯片内存和架构了）

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开始：实质编译自IEEE，谢谢。

内存的往日将是海量、各种化的，何况与处置缜密接洽。这是本周在旧金山举行的海外电子缔造会议上受邀演讲的主题。斯坦福大学电气工程师、前台积电研究副总裁、当前仍担任该公司科学参谋人的H.-S. Philip Wong告诉在场的工程师们，现在是时候以新的花式念念考内存和诡计架构了。

现在诡计问题（尤其是东谈主工智能）的需求正在赶快超出现存内存系统和架构的智商。现在的软件假定可以无意造访任何给定的内存位。将所罕有据从内存移到处置器需要花费时分和巨额动力。而且并非所罕有据齐是对等的。有些数据需要平庸造访，有些则不需要平庸造访。Wong 合计，这个“内存墙”问题需要防御接洽。

祸害的是，Wong 示意，工程师们仍在热心哪种新兴技艺将取代现在的传统内存（包括 SRAM、DRAM 和闪存）的问题。这些技艺过甚潜在的替代技艺各有优缺点。有些技艺提供更快的数据读取速率，有些技艺提供更快的写入速率。有些技艺更耐用，有些技艺对功耗的条款更低。Wong 合计，寻找一种新的内存技艺来管辖所有技艺是误差的作念法。

Wong说谈：“你不成能找到完竣的存储。”

相背，工程师应该接洽系统需求，然后选拔最合适的组件组合。Wong 目标从特定类型的软件用例的需求运行。他说，选拔正确的内存技艺组合是“一个多维优化问题”。

内存的往日将是海量、各种化的，何况与处置缜密接洽。这是本周在旧金山举行的海外电子缔造会议上受邀演讲的主题。斯坦福大学电气工程师、前台积电研究副总裁、当前仍担任该公司科学参谋人的H.-S. Philip Wong告诉在场的工程师们，现在是时候以新的花式念念考内存和诡计架构了。

现在诡计问题（尤其是东谈主工智能）的需求正在赶快超出现存内存系统和架构的智商。现在的软件假定可以无意造访任何给定的内存位。将所罕有据从内存移到处置器需要花费时分和巨额动力。而且并非所罕有据齐是对等的。有些数据需要平庸造访，有些则不需要平庸造访。Wong 合计，这个“内存墙”问题需要防御接洽。

祸害的是，Wong 示意，工程师们仍在热心哪种新兴技艺将取代现在的传统内存（包括 SRAM、DRAM 和闪存）的问题。这些技艺过甚潜在的替代技艺各有优缺点。有些技艺提供更快的数据读取速率，有些技艺提供更快的写入速率。有些技艺更耐用，有些技艺对功耗的条款更低。Wong 合计，寻找一种新的内存技艺来管辖所有技艺是误差的作念法。

黄说谈：“你不成能找到完竣的操心。”

相背，工程师应该接洽系统需求，然后选拔最合适的组件组合。Wong 目标从特定类型的软件用例的需求运行。他说，选拔正确的内存技艺组合是“一个多维优化问题”。

一个内存无法骄横所有需求

试图让一种内存在所有方面齐作念到最佳——快速读取、快速写入、可靠性、保留时分、密度、动力后果等等——会让工程师“毫极度由地过度劳顿”，他说，并展示了一张幻灯片，其中有一张电气工程师演出西西弗斯推着齿轮上山的图片。“咱们孤随即看待数字，而不知谈这项技艺将用于什么用途。这些数字可能根柢不热切，”他说。

举例，在假想需要平庸、可量度地读取内存和偶尔写入的系统时，MRAM、PCM 和 RRAM 齐是可以的选拔。关于需要传输巨额数据的系统，系统需要平庸写入、极少读取，何况仅需要较短的数据生命周期。因此，工程师可以在保留时分与速率、密度和能耗之间进行权衡，并选拔增益单位或 FeRAM。

这种纯真性可以带来普遍的克己。举例，Wong 指出了他在搀杂增益单位（hybrid gain cells）方面的责任，这种单位访佛于 DRAM，但每个存储单位使用两个晶体管，而不是一个晶体管和一个电容器。一个晶体管是硅，可提供快速读出；另一个晶体管存储数据而无需刷新，何况基于氧化物半导体。当这些搀杂增益单位与 RRAM 接洽用于 AI/机器学习教师和推理时，与传统存储系统比较，它们可提供 9 倍的动力使用效益。

而且至关热切的是，Wong 说，这些不同的存储器需要与诡计更缜密地集成。他目标将多个芯片集成在沿路，每个芯片齐有我方的土产货存储器，在一个“幻觉系统”（illusion system）中将每个芯片视为一个更大系统的一部分。在10 月发表的一篇论文中，Wong 和他的合营者淡薄了一种诡计系统，该系统以硅 CMOS 芯片为基础，分层铺设由 STT-MRAM 构成的快速造访密集存储器、用于非易失性存储器的金属氧化物 RRAM 层以及高速、高密度增益单位层。他们称之为 MOSAIC（单片、堆叠和拼装 IC）。为了爽气动力，数据可以存储在需要处置的方位近邻，何况堆栈中的芯片可以在不需要时关闭。

在发问范例，一位在场的工程师示意他很可爱这个见地，但他指出，所有这些不同的部件齐是由不同的公司制造的，它们之间莫得合营。Wong 回话说，这即是为什么像 IEDM 这么将人人聚会在沿路的会议很热切。跟着东谈主们究诘启动核电站为 AI 数据中心提供燃料，很较着该行业依然订立到了其动力问题。“需求是发明之母，”他补充谈。

https://spectrum.ieee.org/memory-ai-energy

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