مع انضمام MediaTek رسميًا إلى مشروع TPU من الجيل الثامن من Google، فإن دورها في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي يتعزز باستمرار، مما يزيد من تعزيز تراكمها التكنولوجي وتأثيرها في السوق في مجال حلول الرقائق المخصصة.قام الرئيس التنفيذي لشركة MediaTek، Cai Lixing، مؤخرًا بالشرح بشكل منهجي للتحديات التقنية الأربعة الرئيسية التي يواجهها تطوير XPU في حدث عام، والتي تغطي قوة الحوسبة، واختناقات الذاكرة، وكفاءة الاتصال البيني، وتكنولوجيا التعبئة والتغليف المتقدمة.
في،أصبحت الذاكرة متغيرًا رئيسيًا يؤثر على أداء النظام وبنية التكلفة. وهي تمثل حاليًا ما يصل إلى 50% من قائمة مواد وحدة XPU، مما يسلط الضوء على الدور الحاسم للذاكرة في تكلفة وأداء الحل الشامل.
وأشار تساى ليكسينغ إلى أنه على الرغم من أن مهام تدريب الذكاء الاصطناعي لا تزال تعتمد بشكل أساسي على HBM (ذاكرة النطاق الترددي العالي)، مع تطور الطلب في السوق تدريجيًا نحو التخصيص والتفكير عالي الأداء، فإن تفكير الذكاء الاصطناعي أصبح محرك النمو المهم التالي.
في ظل هذا الاتجاه، من المتوقع أن يتم استخدام DDR DRAM على نطاق أوسع في سيناريوهات الاستدلال نظرًا لكثافته العالية وفعاليته من حيث التكلفة، في حين سيتم حجز SRAM لسيناريوهات انتقائية محددة. وقد أدى هذا أيضًا إلى قيام عمالقة الذاكرة مثل SK Hynix وSamsung بتسريع تخطيط التقنيات ذات الصلة.
من بينها، أطلقت SK hynix تخطيطًا متعدد الأبعاد حول خط إنتاج سلسلة "AI-N"، مع "AI-N P" (الأداء)، و"AI-N B" (عرض النطاق الترددي)، و"AI-N D" (الكثافة) باعتبارها الاتجاهات الفنية الثلاثة الرئيسية.وهي تتوافق مع حلول ذاكرة فلاش SLC NAND، وذاكرة فلاش ذات نطاق ترددي عالٍ (HBF) بالتعاون مع NVIDIA، وحلول مراكز البيانات لمتطلبات السعة الكبيرة والاستهلاك المنخفض للطاقة، وتسعى جاهدة لتوفير دعم فني مختلف في سياق الحمل الاستدلالي المتزايد للذكاء الاصطناعي.
تواصل سامسونج تخطيطها في مجال الحوسبة في الذاكرة. في وقت مبكر من عام 2021، أطلقت سامسونج أول HBM في الصناعة مزودًا بقدرات معالجة الذكاء الاصطناعي المتكاملة - HBM-PIM، والذي يوفر ما يصل إلى 1.2 TFLOPS من قوة الحوسبة المدمجة، مما يسمح لشريحة الذاكرة نفسها بأداء بعض مهام وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو ASIC أو FPGA. أشارت الأخبار الأخيرة إلى أن سامسونج تعيد التركيز على البحث والتطوير في مجال تكنولوجيا PIM، بهدف الترويج لها لتحل محل بنية HBM التقليدية تدريجيًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
