GPT模型推动存储厂商加速PIM进程
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电子发烧友网报道（文/周凯扬）存内计算这个概念从被提出开始，就选定了AI作为主要应用领域，但苦于当时的需求并不算高，技术也还在完善成熟中，我们更多是在一些学术论坛和行业会议上见到存储厂商和AI芯片厂商对其高谈阔论。
可谁知道2023年我们迎来了消费级存储市场的萎靡，却又在ChatGPT的应援之下带火了高带宽内存。这不，三星、SK海力士等厂商纷纷迎来了HBM订单和单价的疯涨，也使得他们打算加速推进PIM的开发进度。
SK海力士的AiM方案
SK海力士在近期提出了他们的首个PIM方案，AiM。AiM是一个基于GDDR6的存内计算方案，专门为了加速内存负载密集的机器学习应用而设计。而GDDR6作为当下GPU产品的主要显存形式之一，提供了足够的带宽，但并没有提供额外的计算能力，更别说卸载CPU、GPU的运算任务了。
AiM存内加速器方案/ SK海力士
而在机器学习应用中，SK海力士的AiM方案可以卸载96%的计算任务，交由DRAM的存内计算单元来完成，实现了超高的内存bank并行度，显著减少了CPU与内存之间的数据移动，而且相比HBM，GDDR6明显是一个成本更低的方案。
正是因为有了这些优势，AiM可以说是专为GPT类应用打造的，SK海力士也给出了在GPT模型下的性能评估。对于GPT-2和GPT-3乃至现在的GPT-4来说，都属于内存负载密集型的应用，所以也更容易遇到内存墙的问题。
SK海力士AiM的另一大优势在于他们已经实现了全套软件栈，包括设备驱动、runtime库、框架和应用等，也支持AiM软件仿真器，支持用户自行开发AI应用，而无需硬件评估板。
三星的PIM进程
其实其他厂商也早有在PIM上布局，尤其是三星。早在2021年初推出HBM2E后，三星就已经开始规划如何充分利用这些高带宽内存的性能，其中之一就是PIM。与SK海力士不同的是，三星打造的首个PIM为HBM-PIM，在内存核心中了集成了名为可编程计算单元的AI引擎，用于处理一部分的逻辑功能。
同年的HotChips大会上，三星展示了将其HBM-PIM集成到Xilinx的AlveoAI加速器系统中。根据三星提供的数据，该方案提供了2.5倍的系统性能提升，同时将功耗降低了60%。从三星半导体的PIM技术展示也来看，他们也计划将这一技术应用到GDDR和LPDDR中，不过这几年间的主要技术公开展示都集中在HBM-PIM上。
除了这种将PIM集成到商用AI加速器的方案以外，三星也同时推出了直接将PIM集成到DRAM模块中的方案AXDIMM，通过直接在DRAM模块中对多组内存芯片进行并行运算，减少了CPU和DRAM之间的大量数据移动。
三星称在基于AI的推荐应用中，AXDIMM可以使得整体系统能效提高40%，不过对于GPT这种生成式AI类的应用能够带来多少提升我们就不得而知了，毕竟三星的PIM方案推出时大部分AI应用还停留在图片分类、文字翻译和语音识别上。
小结
从这些PIM产品的布局来看，集成式的方案或许对AI加速器厂商来说更有吸引力，不管这些计算单元是CPU、GPU、FPGA还是ASIC芯片。但无论是三星还是SK海力士，这些方案落地到产品上都需要一定的时间，所以我们可能得等到下一代产品中，才能看到存内计算的存在。
但不得不说，对于已有布局存内计算的存储厂商来说，这无疑是一大利好。过去这种和负责计算的逻辑芯片抢活干的设计无疑是自砸招牌，但现在看来却已经成了一种趋势，这类存储厂商对于市场波动的抵抗力也会更强一些。只不过目前看来这类PIM技术目前还是优先针对功耗相对较高的内存，未来要想在移动市场有所成就，还得看这些存储厂商后续会推出怎样的LPDDR-PIM方案。
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GPT模型成功的背后用到了哪些以数据为中心的人工智能技术？
正所谓「大力出奇迹」，把参数量调「大」能提高模型性能已经成为了大家的普遍共识。但是仅仅增加模型参数就够了吗？仔细阅读GPT的一系列论文后就会发现，仅仅增加模型参数是不够的。它们的成功在很大程度上还归功于用于训练它们的大量和高质量的数据。
通用视觉GPT时刻来临？智源推出通用分割模型SegGPT
无论是 “一触即通” 还是 “一通百通”，都意味着视觉模型已经 “理解” 了图像结构。SAM 精细标注能力与 SegGPT 的通用分割标注能力相结合，能把任意图像从像素阵列解析为视觉结构单元，像生物视觉那样理解任意场景，通用视觉 GPT 曙光乍现。
GPT模型推动存储厂商加速PIM进程
SK海力士在近期提出了他们的首个PIM方案，AiM。AiM是一个基于GDDR6的存内计算方案，专门为了加速内存负载密集的机器学习应用而设计。而GDDR6作为当下GPU产品的主要显存形式之一，提供了足够的带宽，但并没有提供额外的计算能力，更别说卸载CPU、GPU的运算任务了。
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