2017年ACM圖靈獎(jiǎng)得主DavidPatterson與GPU架構(gòu)名人RajaKoduri是該委員會(huì)外部成員。
閃迪宣布將為其提出的HBF高帶寬閃存概念成立技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)。這一委員會(huì)由閃迪內(nèi)部和外部的行業(yè)專家與高級(jí)技術(shù)人才組成,閃迪也在同一公告中宣布了委員會(huì)的兩位外部成員:2017年ACM圖靈獎(jiǎng)得主DavidPatterson與著名GPU架構(gòu)人才RajaKoduri。
高帶寬閃存(HighBandwidthFlash)內(nèi)存是由閃迪提出,其將3DNAND的高容量與高帶寬內(nèi)存(HBM)的帶寬相結(jié)合,旨在為需要低功耗和高性能的AI推理應(yīng)用程序提供充足的帶寬和容量。
HBF高帶寬閃存技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)外部成員DavidPatterson是RISC精簡(jiǎn)指令集計(jì)算機(jī)的共同開(kāi)發(fā)者,也在RAID存儲(chǔ)陣列和NOW工作站網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)發(fā)中起到了關(guān)鍵作用,為計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展與教育作出了卓越貢獻(xiàn)。
DavidPatterson表示:“HBF通過(guò)在高帶寬下提供前所未有的存儲(chǔ)容量,使推理工作負(fù)載能夠遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出當(dāng)今的限制,從而在數(shù)據(jù)中心人工智能中發(fā)揮重要作用,從而有望發(fā)揮重要作用。HBM可以降低目前無(wú)法負(fù)擔(dān)的新人工智能應(yīng)用程序的成本?!?/p>
而另一位外部成員RajaKoduri此前在AMD和英特爾擔(dān)任圖形架構(gòu)主管,指導(dǎo)了AMDPolaris/Vega/NaviGPU架構(gòu)、英特爾銳炫/PonteVecchioGPU的開(kāi)發(fā),在HBF的關(guān)鍵用例之一AIGPU有豐富經(jīng)驗(yàn)。RajaKoduri表示,AI模型對(duì)片外內(nèi)存容量的需求,而這正是HBF相較HBM的巨大優(yōu)勢(shì)。
專為AI領(lǐng)域設(shè)計(jì)的新型存儲(chǔ)器架構(gòu)HBF
HBF的堆疊設(shè)計(jì)類似于HBM,通過(guò)硅通孔(TSVs)將多個(gè)高性能閃存核心芯片堆疊,連接到可并行訪問(wèn)閃存子陣列的邏輯芯片上。也就是基于SanDisk的BICS3DNAND技術(shù),采用CMOS直接鍵合到陣列(CBA)設(shè)計(jì),將3DNAND存儲(chǔ)陣列鍵合在I/O芯片上。
HBF打破了傳統(tǒng)的NAND設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立訪問(wèn)的存儲(chǔ)器子陣列,超越了傳統(tǒng)的多平面方法,這種設(shè)計(jì)提高了存儲(chǔ)器的并行訪問(wèn)能力,從而提升了帶寬和吞吐量。
HBF可匹配HBM的帶寬,同時(shí)以相近的成本實(shí)現(xiàn)每個(gè)堆棧的容量比HBM高出8到16倍。HBF使用16個(gè)核心芯片,單堆棧容量可達(dá)512GB,8個(gè)HBF堆??蓪?shí)現(xiàn)4TB的容量。
閃迪的第一代HBF使用16個(gè)堆疊在一起的內(nèi)核芯片,采用專有的堆疊技術(shù)來(lái)最大限度地減少翹曲。邏輯芯片可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)流,提供比標(biāo)準(zhǔn)SSD控制器更高的復(fù)雜性。根據(jù)HBF技術(shù)路線圖,其第二代產(chǎn)品容量將提升1.5倍,第三代產(chǎn)品提升2倍,第二代產(chǎn)品的讀取性能帶寬較第一代提升1.45倍,第三代提升2倍,同時(shí)能耗也將得到顯著下降。
不過(guò)遺憾的是,閃迪尚未披露HBF與HBM技術(shù)(如HBM3E)相比的具體性能指標(biāo),HBM3E每個(gè)堆??商峁└哌_(dá)1TB/s的帶寬。
此前,閃迪聲稱將推動(dòng)HBF的開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)建設(shè),例如建立相同的電氣接口,以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成,與行業(yè)伙伴共同合作,同時(shí)閃迪將持續(xù)創(chuàng)新推動(dòng)閃存技術(shù)的進(jìn)步。
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