À medida que a MediaTek se junta oficialmente ao projeto TPU de oitava geração do Google, seu papel no ecossistema de inteligência artificial está constantemente se fortalecendo, consolidando ainda mais seu acúmulo de tecnologia e influência de mercado na área de soluções de chips customizadas.O CEO da MediaTek, Cai Lixing, recentemente elaborou sistematicamente sobre os quatro principais desafios técnicos enfrentados pelo desenvolvimento de XPU em um evento público, cobrindo poder de computação, gargalos de memória, eficiência de interconexão e tecnologia de empacotamento avançada.
em,A memória tornou-se uma variável chave que afeta o desempenho do sistema e a estrutura de custos. Atualmente representa até 50% da lista de materiais da XPU, destacando o papel decisivo da memória no custo e no desempenho da solução geral.
Cai Lixing destacou que, embora as tarefas de treinamento em IA ainda dependam principalmente de HBM (memória de alta largura de banda), à medida que a demanda do mercado evolui gradualmente em direção à personalização e ao raciocínio de alto desempenho, o raciocínio de IA está se tornando o próximo importante motor de crescimento.
Sob esta tendência, espera-se que a DDR DRAM seja mais amplamente utilizada em cenários de inferência devido à sua maior densidade e custo-benefício, enquanto a SRAM será reservada para cenários seletivos específicos. Isso também levou gigantes da memória como SK Hynix e Samsung a acelerar o layout de tecnologias relacionadas.
Entre eles, a SK hynix lançou um layout multidimensional em torno da linha de produtos da série "AI-N", com "AI-N P" (desempenho), "AI-N B" (largura de banda) e "AI-N D" (densidade) como as três principais direções técnicas.Eles correspondem a soluções de memória flash SLC NAND, memória flash de alta largura de banda (HBF) em cooperação com a NVIDIA e soluções de data center para requisitos de grande capacidade e baixo consumo de energia, buscando fornecer suporte técnico diferenciado no contexto da crescente carga de inferência de IA.
A Samsung continua seu posicionamento no campo da computação in-memory. Já em 2021, a Samsung lançou o primeiro HBM da indústria com capacidades integradas de processamento de IA - HBM-PIM, que fornece até 1,2 TFLOPS de poder de computação embarcado, permitindo que o próprio chip de memória execute algumas tarefas da CPU, GPU, ASIC ou FPGA. Notícias recentes apontam que a Samsung está se concentrando novamente na pesquisa e desenvolvimento da tecnologia PIM, com a intenção de promovê-la para substituir gradualmente a arquitetura tradicional HBM em futuras aplicações de IA.
