de.wedoany.com-Bericht: Qualcomm hat offiziell seine neueste Architektur für die rechnernahe Speicherung vorgestellt – High Bandwidth Computing (HBC) –, die darauf abzielt, den seit langem bestehenden Engpass der Speicherwand zu überwinden, der die KI-Leistung einschränkt.
Qualcomm gab in einer Ankündigung bekannt, dass die HBC-Architektur den KI-Beschleuniger vom System-on-a-Chip (SoC) trennt und direkt unter dem LPDDR-DRAM-Stapel platziert. Der Beschleuniger wird über Silizium-Durchkontaktierungen mit dem LPDDR-Stapel verbunden, um hohe Bandbreite und Kapazität zu bieten, ohne teuren HBM-Speicher und fortschrittliche Gehäusetechnologie zu benötigen. Qualcomm zufolge bietet die Architektur eine sechsmal höhere Bandbreite pro Watt als HBM und eine mehr als 200-mal höhere Kapazität als On-Chip-SRAM.
Tony Pialis, Executive Vice President und General Manager des Rechenzentrumsgeschäfts von Qualcomm, erklärte: „Die Trennung des KI-Beschleunigers von der XPU und die direkte Platzierung der XPU unter dem DRAM-Stapel vereint die Leistungsvorteile von SRAM mit der Dichte und Kapazität von gestapeltem Speicher, wodurch die mit HBM verbundenen Engpässe verschwinden." Er fügte hinzu, dass dieser Ansatz den Stromverbrauch und die Wärmeentwicklung reduziert und teure Silizium-Zwischenschichten überflüssig macht. Unternehmen können zudem mehrere HBC-Stapel mit Standardgehäusen integrieren, um das Verhältnis von Leistung zu Kosten zu verbessern.
Ähnliche Ansätze gab es bereits in der Branche. Das fabriklose ASIC-Designunternehmen GUC hatte die DRAM-on-Logic (DoL)-Technologie vorgeschlagen, bei der bis zu vier DRAM-Schichten über der Logik gestapelt werden, um eine Speicherbandbreite von etwa 5 TB/s zu erreichen. Da Qualcomm keine konkreten Leistungsdaten für HBC veröffentlicht hat, ist ein direkter Vergleich mit dem GUC-Ansatz derzeit schwierig. Darüber hinaus hat Qualcomm die genaue Funktion des HBC-Beschleunigers nicht spezifiziert; es könnte sich um eine dedizierte rechnernahe Transformer-Engine, eine Sammlung von Tensor-Kernen oder eine Vorverarbeitungslogik für KI-Inferenz oder -Training handeln.
Qualcomm hat gleichzeitig die HBC-Roadmap vorgestellt. Der AI200-Beschleuniger soll später in diesem Jahr auf den Markt kommen, LPDDR5X verwenden und 43 TB RAM pro Rack bieten. Das Nachfolgeprodukt AI250 wird die erste Generation von HBC nutzen und eine 18-mal höhere Bandbreite als der AI200 bieten. Der AI300 wird die zweite Generation von HBC verwenden und eine 54-mal höhere Bandbreite als der AI300 bieten.
Qualcomm hat seine Position im KI-Markt in letzter Zeit durch mehrere strategische Maßnahmen gestärkt, darunter der Abschluss einer Übernahme im Wert von 40 Milliarden US-Dollar und die Veröffentlichung des Snapdragon C-Produkts für Einsteiger-Laptops zu einem Preis von etwa 4 Millionen indonesischen Rupiah. Die Einführung der HBC-Architektur erfolgt inmitten eines intensiven Wettbewerbs in der Halbleiterbranche, wobei Gerüchte über das Samsung Exynos 2600 die Aufmerksamkeit der Branche auf die neuesten Fertigungsfortschritte lenken. Qualcomm zeigt damit, dass es sich nicht nur auf Prozessoren, sondern auch auf effizientere Speicherlösungen konzentriert.
Im Vergleich zur HBM-Technologie verwendet Qualcomms Ansatz Standardgehäuse und günstigeren LPDDR-Speicher, um eine Lösung zu geringeren Kosten zu bieten. Es bleiben jedoch Fragen zur Wirksamkeit von HBC bei verschiedenen KI-Workloads. Bis detaillierte Spezifikationen und Leistungsbenchmarks veröffentlicht werden, ist es für Außenstehende schwierig, Qualcomms Behauptungen objektiv zu bewerten.
Gleichzeitig schreitet die Speicherinnovation in der Halbleiterbranche weiter voran. NEO Semiconductor hat kürzlich den Proof-of-Concept für seinen 3D X-DRAM für KI-Prozessoren bekannt gegeben. Samsung hat einen ersten Prototyp des HBM5 mit der Kühltechnologie Heat Path Block vorgestellt. Für Qualcomm wird der Erfolg von HBC von der Marktakzeptanz abhängen; das Unternehmen muss Server- und Rechenzentrumshersteller vom Mehrwert dieser Architektur überzeugen.
Qualcomm plant, die HBC-Technologie über mehrere Generationen hinweg weiterzuentwickeln. Der AI250 mit der ersten HBC-Generation verspricht eine 18-fache Bandbreitensteigerung, der AI300 mit der zweiten HBC-Generation eine 54-fache Steigerung. Sollten diese Zahlen erreicht werden, wäre dies ein enormer Leistungssprung im KI-Bereich.
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