借助前沿HBM4技術提升人工智能
2024-10-11 13:52:00 EETOP人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 正在以非凡的速度發展，為各行各業的進步提供動力。隨著模型變得越來越大和越來越復雜，它們需要實時處理大量數據。這種需求給底層硬件基礎設施帶來了壓力，尤其是內存，它必須高速高效地處理海量數據集。高帶寬內存 （HBM） 已成為新一代 AI 的關鍵推動因素，提供了突破 AI 所能實現的界限所需的容量和性能。
HBM 技術的最新飛躍 HBM4 有望進一步提升 AI 系統。憑借增強的內存帶寬、更高的效率和先進的設計，HBM4 將成為未來 AI 進步的支柱，尤其是在自然語言處理、計算機視覺和自主系統等大規模數據密集型應用領域。
AI 工作負載（尤其是深度神經網絡）與傳統計算的不同之處在于，它需要并行處理大量數據集，從而帶來獨特的內存挑戰。這些模型需要高數據吞吐量和低延遲才能獲得最佳性能。高帶寬內存 （HBM） 通過提供卓越的帶寬和能效來滿足這些需求。與使用寬外部總線的傳統內存不同，HBM 的垂直堆疊芯片和直接處理器接口最大限度地減少了數據傳輸距離，實現了更快的傳輸并降低了功耗，使其成為高性能 AI 系統的理想選擇。
HBM4 通過增加帶寬和內存密度，顯著提高了 AI 和 ML 性能。HBM4 具有更高的數據吞吐量，使 AI 加速器和 GPU 能夠更高效地每秒處理數百 GB，從而減少瓶頸并提高系統性能。它通過向每個堆棧添加更多層來實現更高的內存密度，解決了大型 AI 模型的巨大存儲需求，促進了 AI 系統的更平滑擴展。
隨著 AI 系統的不斷擴展，能源效率成為一個越來越受關注的問題。AI 訓練模型非常耗電，隨著數據中心擴展其 AI 功能，對節能硬件的需求變得至關重要。HBM4 在設計時充分考慮了能源效率。其堆疊架構不僅縮短了數據傳輸距離，還降低了移動數據所需的功耗。與前幾代產品相比，HBM4 實現了更好的每瓦性能，這對于大規模 AI 部署的可持續性至關重要。
可擴展性是 HBM4 的另一個亮點。在保持高性能和低能耗的同時堆疊多層內存的能力意味著 AI 系統可以在不變得過于昂貴或效率低下的情況下進行擴展。隨著 AI 應用程序從專用數據中心擴展到邊緣計算環境，像 HBM4 這樣的可擴展內存對于在從自動駕駛汽車到實時語言翻譯系統等各種用例中部署 AI 變得至關重要。
將 HBM4 集成到 AI 硬件中對于釋放現代 AI 加速器（例如 GPU 和定制 AI 芯片）的全部潛力至關重要，這些加速器需要低延遲、高帶寬的內存來支持大規模并行處理。HBM4 提高了推理速度，這對于自動駕駛等實時應用至關重要，并通過提供更高的數據吞吐量和更大的內存容量來加速 AI 模型訓練。這些進步實現了更快、更高效的 AI 開發，從而可以更快地進行模型訓練并提高 AI 工作負載的性能。
HBM4 非常適合開發像 GPT-4 這樣的大型語言模型 （LLM），這些模型推動了自然語言理解和內容生成等生成式 AI 應用。LLM 需要大量的內存資源來存儲數十億或數萬億個參數并高效處理數據處理。HBM4 的高容量和高帶寬能夠快速訪問和傳輸推理和訓練所需的數據，支持日益復雜的模型，并增強 AI 生成類似人類的文本和解決復雜任務的能力。
隨著 AI 的進步，HBM4 等內存技術對于解鎖新功能至關重要，從自主系統中的實時決策到醫療保健和金融中更復雜的模型。AI 的未來依賴于軟件和硬件的改進，HBM4 通過更高的帶寬、內存密度和能效來突破 AI 性能的極限。隨著 AI 采用率的增長，HBM4 將在實現更快、更高效的 AI 系統方面發揮基礎性作用，從而能夠解決大多數數據密集型挑戰。
