什么是AI芯片“存储墙”的解决方案？

最近刚刚看了唐杉博士的《AI芯片的“冷”与“热”》，第一句就是“ 参加过去年硅谷的AI Hardware Summit的朋友，普遍反映这次在北京的会议没有那么火了”。 记得，自己在2016年威海参加中国体系结构年会的时候，孙所也说了一句调侃的话：“现在的AI很火，大家都往那边去，没有人太关心体系结构了，我要告诉那些追AI热点的，它都死了三回了！” 的确，作为从小学马列的中国人，我们最熟悉螺旋式上升的概念。对于计算和I/O来讲，和中国经济调控一样，都是“ 水多了加面，面多了加水”螺旋式上升。

Google在2017年发布了TPU V1之后，现在已经有越来越多的AI startup的芯片出现，大家基本上都是用标准的Resnet50，Googlenetv3 等网络为benchmark， 一次一次地刷新性能和功耗比，个人觉得很有可能在一天，AI芯片的性能和功耗比在特定的imagenet的任务上超过人脑，现在AI在准确率和性能上都超过了。对于AI的芯片来讲，有一个指标也是大家讨论比较多的。Roofline model

Y轴是P,代表算力，用来FLOP/s来表示，现在新出的AI ASIC往往在FLOP/s并不发力，因为从功耗比的角度上，算力肯定不是越高越好，而且大家都很难高过老黄的核弹。

代表了一个特定的计算平台的peak performance，就是最大算力。

 就是特定的计算平台的I内存/O带宽，这个和该计算平台使用的DDR类型有关。

X轴是I，代表计算强度，就是在一个Byte上的计算量。因为对于一个特定的平台，我可以知道它的最大算力 和带宽，我们就可以知道它的最大的计算强度。

因此，和图上显示的一样，在点（Imax，），这个计算平台达到了完美。在它的左边，说明memory受限，在它的右边说明计算受限。

因为对于每一次访存都是32位的Float Point，因此整个内存的占用就是 260MB左右，而计算量是724MFLOPs， 因此Alexnet的计算强度就是724/260=2.7 operation/byte。

对于一个特定的平台，比如老黄家的新的GTX2080Ti 系列来讲：

对于计算性能，先不管老黄加各种Tensor Core，RTcore，从CUDA Core本身来讲，他是100TLOP/s，

它的内存带宽如下：

因此，作为2080Ti, 它的Imax就是 166 Operation/Byte.

可能到这个，就可以看出，对于Alex的2.7 来讲，远远没有达到2080ti的计算强度，主要是受限于内存带宽了。

在Google的TPU中，有一个图经常被大家引用。

大家基本上可以看到，google的Imax差不多在1000左右，基本上没有什么网络可以完全用满TPU的peak performance。

怎么办，内存带宽的解决方案就是HBM，HBM2， HBM3不断加大带宽。记得在2017年的CNCC上，谢源教授讲，他在2010年左右提出了HBM的概念，他很快就看到了AMD，Nvidia以及Xilinx和Intel都在芯片上使用了HBM，证明了这条道路的正确性。他认为目前应该在AI芯片上摆脱这种”水多了加面，面多了加水“，in-memory 计算应该是下一个方向。

这个就引出了在Memory+会议上来自平头哥的段立德博士的topic，”Processing Near or In memory for deep learning".