Da MediaTek offiziell dem TPU-Projekt der achten Generation von Google beitritt, wird seine Rolle im Ökosystem der künstlichen Intelligenz ständig gestärkt und seine Technologieakkumulation und sein Markteinfluss im Bereich kundenspezifischer Chiplösungen weiter gefestigt.Cai Lixing, CEO von MediaTek, ging kürzlich bei einer öffentlichen Veranstaltung systematisch auf die vier größten technischen Herausforderungen ein, mit denen die XPU-Entwicklung konfrontiert ist, und behandelte dabei Rechenleistung, Speicherengpässe, Verbindungseffizienz und fortschrittliche Verpackungstechnologie.

In,Der Speicher ist zu einer Schlüsselvariablen geworden, die die Systemleistung und die Kostenstruktur beeinflusst. Derzeit macht es bis zu 50 % der XPU-Stückliste aus, was die entscheidende Rolle des Speichers für die Kosten und Leistung der Gesamtlösung unterstreicht.

Cai Lixing wies darauf hin, dass KI-Trainingsaufgaben zwar immer noch hauptsächlich auf HBM (High-Bandwidth Memory) basieren, dass KI-Schlussfolgerungen jedoch zum nächsten wichtigen Wachstumsmotor werden, da sich die Marktnachfrage allmählich in Richtung kundenspezifischer Anpassung und leistungsstarkem Denken entwickelt.

Angesichts dieses Trends wird erwartet, dass DDR-DRAM aufgrund seiner höheren Dichte und Kosteneffizienz häufiger in Inferenzszenarien eingesetzt wird, während SRAM für bestimmte selektive Szenarien reserviert wird. Dies hat auch Speichergiganten wie SK Hynix und Samsung dazu veranlasst, die Entwicklung verwandter Technologien zu beschleunigen.

Unter anderem hat SK hynix ein mehrdimensionales Layout rund um die Produktlinie der „AI-N“-Serie eingeführt, wobei „AI-N P“ (Leistung), „AI-N B“ (Bandbreite) und „AI-N D“ (Dichte) die drei wichtigsten technischen Richtungen sind.Sie entsprechen SLC-NAND-Flash-Speicherlösungen, High-Bandwidth-Flash-Speicher (HBF) in Zusammenarbeit mit NVIDIA und Rechenzentrumslösungen für große Kapazitäts- und geringen Stromverbrauchsanforderungen und streben danach, im Kontext der wachsenden KI-Inferenzlast differenzierten technischen Support bereitzustellen.

Samsung setzt seine Ausrichtung im Bereich In-Memory-Computing fort. Bereits 2021 brachte Samsung das branchenweit erste HBM mit integrierten KI-Verarbeitungsfunktionen auf den Markt – HBM-PIM, das bis zu 1,2 TFLOPS eingebettete Rechenleistung bereitstellt und es dem Speicherchip selbst ermöglicht, einige Aufgaben der CPU, GPU, ASIC oder FPGA auszuführen. Jüngste Nachrichten haben darauf hingewiesen, dass Samsung sich wieder auf die Forschung und Entwicklung der PIM-Technologie konzentriert, mit der Absicht, diese zu fördern, um die traditionelle HBM-Architektur in zukünftigen KI-Anwendungen schrittweise zu ersetzen.