A medida que MediaTek se une oficialmente al proyecto TPU de octava generación de Google, su papel en el ecosistema de inteligencia artificial se fortalece constantemente, consolidando aún más su acumulación de tecnología e influencia en el mercado en el campo de las soluciones de chips personalizados.Recientemente, el director ejecutivo de MediaTek, Cai Lixing, explicó sistemáticamente los cuatro principales desafíos técnicos que enfrenta el desarrollo de XPU en un evento público, que abarcan la potencia informática, los cuellos de botella de la memoria, la eficiencia de la interconexión y la tecnología de empaquetado avanzada.
en,La memoria se ha convertido en una variable clave que afecta el rendimiento del sistema y la estructura de costos. Actualmente representa hasta el 50% de la lista de materiales de XPU, lo que destaca el papel decisivo de la memoria en el coste y el rendimiento de la solución general.
Cai Lixing señaló que aunque las tareas de entrenamiento de IA todavía dependen principalmente de HBM (memoria de alto ancho de banda), a medida que la demanda del mercado evoluciona gradualmente hacia la personalización y el razonamiento de alto rendimiento, el razonamiento de IA se está convirtiendo en el próximo motor de crecimiento importante.
Bajo esta tendencia, se espera que la DRAM DDR se utilice más ampliamente en escenarios de inferencia debido a su mayor densidad y rentabilidad, mientras que la SRAM se reservará para escenarios selectivos específicos. Esto también ha llevado a gigantes de la memoria como SK Hynix y Samsung a acelerar el diseño de tecnologías relacionadas.
Entre ellos, SK hynix ha lanzado un diseño multidimensional en torno a la línea de productos de la serie "AI-N", con "AI-N P" (rendimiento), "AI-N B" (ancho de banda) y "AI-N D" (densidad) como las tres direcciones técnicas principales.Corresponden a soluciones de memoria flash SLC NAND, memoria flash de alto ancho de banda (HBF) en cooperación con NVIDIA y soluciones de centros de datos para requisitos de gran capacidad y bajo consumo de energía, esforzándose por brindar soporte técnico diferenciado en el contexto de la creciente carga de inferencia de IA.
Samsung continúa su diseño en el campo de la informática en memoria. Ya en 2021, Samsung lanzó el primer HBM de la industria con capacidades de procesamiento de IA integradas: HBM-PIM, que proporciona hasta 1,2 TFLOPS de potencia informática integrada, lo que permite que el propio chip de memoria realice algunas tareas de la CPU, GPU, ASIC o FPGA. Noticias recientes han señalado que Samsung está reenfocándose en la investigación y el desarrollo de tecnología PIM, con la intención de impulsarla para reemplazar gradualmente la arquitectura tradicional HBM en futuras aplicaciones de IA.
