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Am 8. August brachte Beijing Pingxin Technology Co., Ltd. (im Folgenden als Pingxin Technology bezeichnet) in Peking die integrierte Speicher- und Recheneinheit PIMCHIP-N300 und den multimodalen intelligenten Sensorchip PIMCHIP-S300 auf den Markt.

Was ist auch im Hinblick auf künstliche Intelligenz der Unterschied zwischen integrierten Speicher- und Rechenchips und allgemeinen KI-Chips? Yang Yue, CEO von Pingxin Technology, sagte in einem Interview mit „Daily Economic News“ und anderen Medien, dass das Problem, mit dem die Branche vor dem Aufkommen der Speicher- und Computerintegration konfrontiert war, darin bestand, dass die Recheneinheit und die Speichereinheit der Computerarchitektur physisch waren getrennt. Daher müssen bei Berechnungen Daten kontinuierlich über den Bus innerhalb dieser beiden Einheiten übertragen werden. „Mehr als 90 % des Stromverbrauchs von KI-Rechenleistungschips wird bei der Übertragung verbraucht. Nach dem Start der KI wird das Berechnungsvolumen intensiver sein als bei den vorherigen Allzweckberechnungen. Die ursprüngliche Architektur unterstützt diese nicht sehr gut.“ Effizienz."

Yang Yue Bildquelle: Foto vom Interviewpartner zur Verfügung gestellt

Yang Yue erwähnte auch, dass die Branche nach Lösungen gesucht habe, also nach einer Verbesserung des Prozesses. „Aber diese Methode ist in den letzten Jahren tatsächlich auf Engpässe gestoßen. Die Herstellungskosten werden immer höher. Die Effizienzsteigerung, die der Chip durch (die Aufrüstung des Prozesses) mit sich bringt, kann zunehmend nicht mehr mit den Design- und Herstellungskosten mithalten.“ Dass bis 2020 eine Gruppe von Unternehmen begann, sich nicht mehr auf fortschrittliche Herstellungsprozesse zu verlassen und versuchte, die Chiparchitektur zu ändern, um die Datenbewegung zu reduzieren, wurde die praktischste Option unter ihnen.

Nach Ansicht von Yang Yue haben die jüngsten Trends der Miniaturisierung, des Leichtbaus und der intelligenten Lokalisierung zwar die Herstellungsschwierigkeiten auf der Angebotsseite erhöht, aber für Computerunternehmen überwiegen die Chancen die Herausforderungen. „Wir sehen, dass immer mehr Kunden einige der Funktionen der KI mitbringen müssen, darunter einige High-End-Medizinindustrien, Autos, Mobiltelefone usw. Am Beispiel von Batterien sagte Yang Yue, dass Batterien solche Eigenschaften haben.“ Kann KI-Computing vorantreiben Es ist schwierig, dies in der traditionellen Architektur zu tun, was großartige Möglichkeiten für Berechnungen bietet. Um eine Miniaturisierung zu erreichen, bieten Speicherung und Datenverarbeitung außerdem den Vorteil starker Hardware-IP-Wiederverwendungsfunktionen.

Gemessen an der Entwicklungsgeschichte von integriertem Speicher und Computing haben internationale Giganten wie NVIDIA, Microsoft und Samsung seit 2017 damit begonnen, Prototypen von integriertem Speicher und Computing vorzuschlagen, und es entstanden Unternehmen für integrierte Speicher- und Computing-Chips. Im Inland konzentrieren sich neben großen Herstellern die meisten Start-ups auf den Bereich In-Memory-Computing und zielen auf unterschiedliche Anwendungsszenarien ab. Beispielsweise konzentriert sich Pingxin Technology, das dieses Mal neue Produkte herausbrachte, mehr auf Szenarien wie das Internet der Dinge, tragbare Geräte und Smart Homes.

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