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得一微定義“AI存力芯片”,讓每比特數據創造更

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在AI技術重塑全球產業格局的進程中,計算範式正經歷從運算器爲中心到存儲器爲中心的範式躍遷。這一變革重新定義了“先進存力”的邊界。得一微電子首次創造性地提出“AI存力芯片”的技術概念。未來 AI 系統的每個單元都將智能體化。AI 存力芯片致力於將先進存力的 AI 智能體用芯片實現,並主動爲 AI 系統的GPU/NPU提供有價值的計算卸載和數據洞察。這一創新成果將大大提升整個系統的運行效率和智能化水平。從存儲到存力,技術路徑的跨越式升級作爲國內少數具備完整存儲控制芯片自主研發能力的企業,得一微正迎來其發展歷程中的“高光時刻”:一方面,公司的存儲控制芯片產品順利導入手機頭部廠商,PCIe SSD主控產品線持續突破;另一方面,得一微在工規和車規存儲市場取得重要突破。尤其是在車規產品方面,公司更是連續多年實現了翻倍式增長,這進一步鞏固了公司的實力。在AI席捲全球的當下,得一微與時俱進,啓動開拓AI存力芯片的戰略升級。“在過去的計算範式中,存儲只是圍繞着 CPU,爲其提供服務,存儲的數據也僅僅是數據。但進入AI時代,存儲的核心數據變成了大模型的參數、神經網絡的權重,還有向量化的知識。與此同時,GPU也取代CPU,成爲了存儲的新‘大哥’”,得一微電子市場總監羅挺在此前的CFMS|MemoryS 2025 現場告訴半導體行業觀察。伴隨着這種情況的產生,對系統的理解變了,存儲及其在系統中扮演的角色也變了。如羅挺所說,當前,AI無論是存儲和推理都用到了很多的GPU,GPU逐漸顯現出算力主導地位。在GPU的指導下,數據按照需求在系統中高速運轉。但在這個過程中,系統開始出現了諸多問題。例如,HBM成爲了成本和性能的瓶頸,SSD/UFS的設計依然是以CPU爲中心,這都是AI系統的方案供應商和供應鏈需要着重解決的關鍵問題。作爲一家以芯片創新和解決方案聞名的供應商,得一微對此也有了自己的思考。“在AI快速發展的時代,我們需要調整整個產品的思路。”羅挺表示。他以Transformer架構的LLM舉例說道,當前,無論是Prefill和Decode,注意力還是KV Cache, 向量數據庫還是知識圖譜的訪問,都是在GPU上運行。然而,這種高度集中的計算方式很快遇到了帶寬的瓶頸。“在得一微看來,以存算一體爲核心的存力芯片,將改變神經網絡的計算方式,AI存力芯片纔是未來。”羅挺說。AI-MemoryX,是AI存力芯片的探索得一微此前發佈的AI-MemoryX顯存擴展卡,就是得一微針對新型需求的成功嘗試。該方案通過創新架構,將單機顯存容量從傳統顯卡的幾十GB提升至10TB級別,僅需1到16張顯卡,即可支持32B至671B等超大模型的微調訓練,大幅降低對GPU的數量需求,突破大模型訓練的顯存瓶頸。“AI-MemoryX不僅是一張擴展卡,更是一套完整的微調訓練機解決方案。”羅挺強調。該技術涵蓋大模型訓練框架、顯存擴展卡軟件棧以及顯存擴展卡X200系列,爲大模型微調訓練提供全方位的技術支持與賦能。目前,該方案已成功應用於DeepSeek等大模型的訓練優化,協助開發者發掘微調的潛力和價值,推動AI技術在各行業的快速落地。隨着AI-MemoryX技術的迭代創新,得一微將在各個應用場景推出AI存力芯片和解決方案。AI存力芯片,重構計算範式也許很多讀者會和筆者一樣,對於以前專注於存儲的得一微,爲何能夠迅速轉向這些看來與計算有着更多關係的產品。針對這個問題,羅挺表示,公司做的產品創新和產品線拓展,主要還是圍繞着存儲(存儲控制,存算一體,存算互聯)展開。在公司過去打造這些產品的過程中,長年積累的硬件、軟件、算法和SoC等方面的經驗和人才,這也是公司能構建AI存力芯片新技術路徑的底氣。展望未來的發展,羅挺表示,公司會堅持三步走戰略:第一,利用現有的芯片和軟件,打造出能快速創造價值的AI存力解決方案;第二,把軟件的創新放到芯片裏面固化,將算法創新轉化爲芯片能力;第三,推動AI存力芯片的應用和生態建設。過去幾年,國內芯片行業最大的狀態就是內卷,衆多廠商圍繞着類似的產品定義展開激烈的競爭,除了精益求精,如何尋找方向?得一微通過AI存力芯片的創新,開闢了新的技術賽道,更爲中國存儲產業的升級發展提供了示範。未來,隨着AI存力需求的持續增長,存力將從被動支撐算力到主動驅動算力,得一微的“AI存力芯片”,讓每比特數據創造更多智能。半導體精品公衆號推薦專注半導體領域更多原創內容關注全球半導體產業動向與趨勢*免責聲明:本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點,半導體行業觀察轉載僅爲了傳達一種不同的觀點,不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持,如果有任何異議,歡迎聯繫半導體行業觀察。今天是《半導體行業觀察》爲您分享的第4050期內容,歡迎關注。『半導體第一垂直媒體』實時 專業 原創 深度公衆號ID:icbank喜歡我們的內容就點“在看”分享給小夥伴哦


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