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8月8日、Beijing Pingxin Technology Co., Ltd.（以下、Pingxin Technology）は、ストレージおよびコンピューティング統合NPUであるPIMCHIP-N300とマルチモーダルインテリジェントセンシングチップPIMCHIP-S300を北京で発売した。

人工知能も目指していますが、ストレージとコンピューティングを統合したチップと一般的なAIチップの違いは何でしょうか？ Pingxin Technology の CEO、Yang Yue 氏は、「デイリー経済ニュース」やその他のメディアとのインタビューで、ストレージとコンピューティングの統合が登場する前に業界が直面していた問題は、コンピューティング アーキテクチャのコンピューティング ユニットとストレージ ユニットが物理的に結合されていないことだったと述べました。別れた。したがって、計算が行われるときは、これら 2 つのユニット内のバスを介してデータを継続的に転送する必要があります。 「AI コンピューティング パワー チップの消費電力の 90% 以上は送信で消費されます。AI の登場後は、これまでの汎用計算よりも計算量が多くなります。独自のアーキテクチャは、効率。"

ヤン・ユエ写真出典：写真提供：インタビュー対象者

Yang Yue 氏は、業界がプロセスのアップグレードという解決策を模索していることにも言及しました。 「しかし、この方法は近年実際にボトルネックに直面しています。製造コストはますます高くなっています。（プロセスのアップグレードによって）チップにもたらされる効率の向上は、設計コストや製造コストに追いつくことができなくなってきています。」とYang Yue氏は述べた。 2020 年まで 一部の企業は先進的な製造プロセスに依存しなくなり、データの移動を減らすためにチップ アーキテクチャを変更しようとしました。その中でストレージ コンピューティングが最も実用的な選択肢になりました。

Yang Yue 氏の見解では、小型化、軽量化、スマートローカライゼーションという最近の傾向により、供給側の製造の難易度は確かに高まっていますが、コンピューティング企業にとっては、チャンスが課題を上回ります。 「一部のハイエンド医療産業、自動車、携帯電話など、AI の機能の一部を持ち込む必要がある顧客がますます増えていることがわかります。」 電池を例に挙げると、Yang Yue 氏は次のような特性を備えた電池について述べました。 AI コンピューティングを推進できる 従来のアーキテクチャではこれを行うのは難しく、計算に大きな機会を与えます。さらに、小型化を実現するために、ストレージとコンピューティングには強力なハードウェア IP 再利用機能という利点もあります。

統合ストレージとコンピューティングの開発の歴史から判断すると、2017 年以降、NVIDIA、Microsoft、Samsung などの国際的な巨人が統合ストレージとコンピューティングのプロトタイプを提案し始め、統合ストレージとコンピューティング チップ企業が出現し始めました。国内では、大手メーカーに加えて、ほとんどのスタートアップ企業がインメモリ コンピューティングの分野に焦点を当てており、さまざまなアプリケーション シナリオをターゲットとしています。たとえば、今回新製品を発表したPingxin Technologyは、モノのインターネット、ウェアラブルデバイス、スマートホームなどのシナリオにより重点を置いています。

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