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作者：Rambus研究員與杰出發(fā)明家Steven Woo 隨著人工智能（AI）在各行各業(yè)的廣泛應(yīng)用，專用硬件正扮演著日益關(guān)鍵的角色。根據(jù)德勤發(fā)布的《技術(shù)趨勢2025》報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)到2027年，A芯片市場將從目前的大約500億美元增長到4000億美元。受數(shù)據(jù)中心、汽車以及消費(fèi)電子等行業(yè)對算力需求激增的推動(dòng)，AI 芯片的市場需求正在持續(xù)快速增長。 AI芯片主要分為兩大應(yīng)用場景：AI訓(xùn)練和AI推理。訓(xùn)練通常在云端或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行，需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來處理海量數(shù)據(jù)；而推理則可以在云端、邊緣或終端設(shè)備上完成，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)決策。通過 GPU、ASIC 或 FPGA 等技術(shù)，這些特殊定制的芯片提供了強(qiáng)大的性能，使得各種先進(jìn)且復(fù)雜的AI應(yīng)用得以實(shí)現(xiàn)。 盡管這些AI芯片已成為汽車、消費(fèi)電子產(chǎn)品和數(shù)據(jù)中心等現(xiàn)代應(yīng)用中不可或缺的動(dòng)力，但它們也面臨著挑戰(zhàn)。AI工作負(fù)載要求極高速度的數(shù)據(jù)處理，但傳統(tǒng)內(nèi)存技術(shù)往往難以跟上這一速度，從而導(dǎo)致延遲和效率低下。內(nèi)存瓶頸和內(nèi)存帶寬限制仍然是優(yōu)化AI性能的關(guān)鍵障礙。 此外，安全性也已成為一個(gè)關(guān)鍵問題。隨著AI應(yīng)用在醫(yī)療、金融和自動(dòng)駕駛汽車等領(lǐng)域得到更廣泛的部署，確保數(shù)據(jù)完整性和隱私比以往任何時(shí)候都更加重要。強(qiáng)大的安全措施對于防范未經(jīng)授權(quán)的訪問、數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)威脅至關(guān)重要。業(yè)界需要可靠的解決方案來加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)、減輕安全風(fēng)險(xiǎn)并保障用戶隱私，從而確保AI系統(tǒng)在關(guān)鍵應(yīng)用中既強(qiáng)大又值得信賴。 AI訓(xùn)練和推理場景中使用的內(nèi)存技術(shù)各不相同，但它們共同助力AI芯片快速高效地處理信息。通過解決現(xiàn)代AI工作負(fù)載對內(nèi)存的巨大需求，這些技術(shù)正在推動(dòng)AI能力的進(jìn)步。 其中，GDDR和HBM對高性能AI芯片都至關(guān)重要，它們各自在不同領(lǐng)域表現(xiàn)出色，并發(fā)揮著關(guān)鍵作用。GDDR源于圖形處理，提供了高帶寬、相對低延遲和每比特成本之間的平衡，使其非常適合AI推理任務(wù)；而HBM則憑借其堆疊式架構(gòu)和寬接口提供卓越的帶寬，真正在AI訓(xùn)練中大放異彩，使AI芯片能夠處理海量數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的計(jì)算。 除了GDDR和HBM之外，DDR和LPDDR內(nèi)存技術(shù)在AI芯片領(lǐng)域也占有一席之地。DDR憑借其經(jīng)濟(jì)性和出色的容量優(yōu)勢，成為處理AI訓(xùn)練所需的理海量數(shù)據(jù)預(yù)處理與規(guī)范化階段的首選實(shí)用方案。此外，DDR/LPDDR技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步（如DDR5和LPDDR5），使得 AI 邊緣和終端推理工作負(fù)載成為可能，進(jìn)一步將AI的覆蓋范圍擴(kuò)展到傳統(tǒng)云和數(shù)據(jù)中心環(huán)境之外。 如今，先進(jìn)AI應(yīng)用的廣泛采用對數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)。為了有效滿足這些安全需求，AI芯片必須集成先進(jìn)的安全解決方案，包括信任根 (Root of Trust)、內(nèi)聯(lián)內(nèi)存加密 (Inline Memory Encryption, IME) 以及預(yù)置與密鑰管理IP解決方案。 信任根 (Root of Trust) 解決方案是硬件安全性的基石，它為加密操作建立了安全的底層基礎(chǔ)，并在系統(tǒng)的每一層保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。通過確保一個(gè)受信任的環(huán)境，這一安全措施對于防止未經(jīng)授權(quán)的訪問、篡改和其他攻擊至關(guān)重要，從而確保AI系統(tǒng)能夠在實(shí)際應(yīng)用中安全地運(yùn)行。 此外，內(nèi)聯(lián)內(nèi)存加密（Inline Memory Encryption, IME）為使用中的數(shù)據(jù)（在處理器和內(nèi)存之間移動(dòng)的數(shù)據(jù)）提供了保護(hù)，使其不被未經(jīng)授權(quán)的各方讀取。這對于處理敏感信息（例如醫(yī)療或金融數(shù)據(jù)）的AI應(yīng)用尤為重要。IME 技術(shù)的進(jìn)步支持以極低的延遲對從處理器移動(dòng)到內(nèi)存的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，確保安全措施不會(huì)妨礙AI處理性能。 高效且強(qiáng)大的預(yù)置和密鑰管理對于維護(hù)AI系統(tǒng)的完整性和保密性同樣至關(guān)重要。這些解決方案應(yīng)與信任根和其他安全功能無縫集成，以確保密鑰管理集中化和自動(dòng)化，從而保護(hù)敏感數(shù)據(jù)并支持AI系統(tǒng)的長期安全性。 作為公認(rèn)的高性能內(nèi)存和互連解決方案領(lǐng)域的先行者，Rambus 在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)方面具備獨(dú)特的優(yōu)勢。憑借先進(jìn)的內(nèi)存解決方案和安全I(xiàn)P，Rambus提供了一個(gè)全面的技術(shù)組合，以增強(qiáng) AI芯片的性能和安全性。這使得Rambus能夠在多個(gè)行業(yè)中，在推動(dòng) AI 技術(shù)進(jìn)步方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。 此外，Rambus 對創(chuàng)新的承諾遠(yuǎn)超單個(gè)組件的范疇。Rambus深刻認(rèn)識(shí)到，AI的未來取決于整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)，即內(nèi)存、互連和安全功能必須無縫協(xié)同工作。Rambus致力于持續(xù)開發(fā)優(yōu)化的解決方案，以應(yīng)對影響AI性能和安全的各種錯(cuò)綜復(fù)雜的因素。通過這種綜合性方法，Rambus 確保每個(gè)組件都能相互補(bǔ)充，從而構(gòu)建一個(gè)高度協(xié)調(diào)且高效的系統(tǒng)。 隨著AI的不斷發(fā)展，Rambus仍將致力于突破現(xiàn)有界限，探索無限可能。Rambus專注于未來的技術(shù)進(jìn)步，正與行業(yè)伙伴合作，共同開發(fā)下一代內(nèi)存和互連技術(shù)，這些技術(shù)將推動(dòng)人工智能創(chuàng)新繼續(xù)向前發(fā)展。 |
