显存技术何以助力人工智能应用?

资讯 4年前
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显存技术何以助力人工智能应用?

随着网络和数据中心带宽需求的日益提升,针对高性能内存解决方案的需求也是水涨船高。对于超过400 Gbps的系统开发,以经济高效的方式实现内存方案的性能和效率已经成为重要挑战之一。

图形双数据速率 (GDDR) 内存最初是为了满足游戏机和PC的高性能图形计算需求而开发的,自2008年面市至今历经十余载,已经在市场中久经考验,如今也正被应用于网络和数据中心领域等其他领域,为产品提供低风险、灵活而又经济高效内存解决方案。

看得见的未来|高性能高带宽显存技术,何以助力人工智能应用?

为什么要使用GDDR6

GDDR最初产生是为了满足人们对于显卡性能需求的增长。面市以后,GDDR一路高歌猛进,标准更新迅速,带宽猛涨。到2018年,搭配了256-bit位宽的GDDR6带宽标准已经可以达到768GB/s,与之对比的是DDR4-3200 25.6GB/s。也就是这一年,国内芯片IP和定制领军的芯动科技(INNOSILICON)实现了与英伟达同步推出全球先进的GDDR6,在显存领域率先突破“卡脖子”,也为其在2020年量产首发国内GPU图形处理器奠定了基础。

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DDR vs. GDDR 容量比较

如今,商用GDDR6的密度已经做到16Gbits,与最高容量的 DDR4 内存芯片一致。GDDR6 器件的带宽高达512Gb/s,是DDR4 的 10 倍。在未来,GDDR6将按照标准向更高容量更快速度演进。GDDR6的性能优势,使其成为满足现代网络需求的理想选择。

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DDR vs. GDDR 带宽比较

不仅如此,GDDR6还具有降低总拥有成本 (TCO) 的独特优势。下图比较了三种不同的方法,以满足 1Tb 交换应用程序的需求。如图所示,相对于DDR4,采用GDDR6 不仅可以将设计复杂性降低80%,还可以减少 82% 的PCB面积占用,并将能效提高 44%。

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各种主流内存方案的总拥有成本(TCO)比较

对设计者而言,GDDR6还能有效简化设计。GDDR6 与传统DDR技术使用的方法类似,主要区别与封装和引脚相关,遵循相同的设计实践,因此如果工程师们已经熟悉GDDR5设计,那么过渡至GDDR6将是非常顺滑的设计体验。

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