[小白设计AI芯片] 存储单元设计
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发布时间：2024-04-22 17:54
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时间：2024-04-22 20:40
在AI芯片的世界里，矩阵运算单元只是冰山一角，向量和标量计算同样不可或缺，它们共同构建了AI Core的全面性能。正如飞行小象揭示的，[小白设计AI芯片] 需要关注的不仅仅是矩阵运算，存储单元和数据通路的设计同样至关重要，尤其是在处理大模型时，内存容量和带宽瓶颈问题日益突出。
存储层次的智慧</
现代处理器通过层次化的存储结构，巧妙地平衡了高速内核与外部低速存储之间的矛盾。以RISC处理器为例，寄存器文件作为最内层的存储，虽容量有限，但与运算单元的高速交互不可或缺。高性能处理器通过配备高速缓存（如L1、L2、L3 Cache），以及片上SRAM，为数据交换提供了更多可能。而外部主存储，如DDR，存放常用程序段，与内核以相对低频交互，最外层则依赖磁盘、闪存等低速大容量存储。
AI处理器的独特设计</
AI处理器继承了这种层次结构，但针对其特定需求进行了优化。寄存器文件的容量相较于CPU大得多，以支持大量并行运算所需的高带宽数据交换。GPU的多线程并行计算与SIMD向量单元的使用，都强调了寄存器资源的丰富性。AI处理器的寄存器文件常采用多bank SRAM，以支持多路并行访问，但bank冲突问题也随之而来。通过提高并行度和bank重映射策略，AI处理器在存储单元设计上展现出了智慧。
Cache的AI特性和差异</
尽管AI芯片的Cache与CPU类似，但其设计上更侧重于优化特定运算性能，如GPU的Shared Memory，既是L1缓存也是可编程存储。AI芯片的Cache可能没有明确的I-Cache，而是通过寄存器队列或Inst-Ram来缓存指令，以适应不同计算任务的需求。某些芯片甚至针对特定数据访问模式设计了独特的Cache，如GDDR和HBM，以提供更高的带宽和性能。
高带宽的挑战与解决方案</
AI芯片的片外存储追求的是大容量和高速度的完美结合。从DDR到GDDR，再到HBM，每一步都是技术突破的体现。大模型时代的AI系统，显存容量和带宽的提升成为显著特征，Nvidia GPU的HBM更是代表了存储技术的巅峰。
多核协作与同步</
在多核AI系统中，存储同步与协调至关重要。通过栅栏指令和同步指令，AI芯片确保了多核间的协调，避免了数据访问冲突，保证了多核间的正确协作。
以上只是AI芯片存储单元设计的浅析，这个领域尚有许多未解之谜等待探索。设计者们在每一个细节上精益求精，只为推动AI芯片性能的极致提升。随着技术的进步，我们期待更多令人惊叹的创新。
