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AI内存V-Die亮相:侧立放置DRAM吞吐540 tokens/s,,,列车上的小学生像素冷狐版3.3万人气
IT之家 7 月 11 日新闻,,,科技媒体 Tom's Hardware 昨日(7 月 10 日)宣布博文,,,报道称在 6 月召开的 IEEE / JSAP 超大规模集成电路手艺钻研会上,,,针对 AI 加速器的内存散热与带宽瓶颈,,,研究团队提出 V-Die 与 MOSAIC 两种 HBM 集成方案。。。。
IT之家注:高带宽内存(HBM)是面向高性能盘算与 AI 加速器的近封装内存手艺,,,通过多层 DRAM 堆叠,,,并借助超宽总线与处理器近距离互连,,,以较短数据路径提供极高带宽。。。。典范应用包括 GPU、AI 训练与推理加速器、超等盘算节点等高吞吐场景。。。。
图源:AMD
为了缓解 AI 加速器 HBM 内存散热与带宽瓶颈,,,韩国蔚山国立科学手艺院(UNIST)研究职员提出 V-Die 解决方案,,,而日本东京大学牵头团队提出 MOSAIC 两种解决方案。。。。
两者配合思绪是将 DRAM 芯片由古板向上堆叠,,,改为侧立放置,,,以缓解更高堆叠带来的散热压力。。。。
V-Die 竖直放置 DRAM Die 芯片,,,作废 TSV(硅通孔),,,改用每片裸片底边 I/O 毗连,,,并在相邻裸片间加入液冷通道。。。。
研究团队称,,,在与 HBM4 等容量比照下,,,V-Die 在 GPT-3 规模事情负载中抵达 540 tokens/s,,,而 HBM4 为 296 tokens/s,,,前者横跨 82.43%。。。。V-Die 底边毗连间距为 20 微米,,,毗连数目可达 HBM4 的 4 倍,,,内存读取时间下降 37%。。。。
在一组与 H100 级硬件匹配的 16 层堆叠仿真中,,,该方案将首 Token 时延降低 32%,,,约 24 毫秒。。。。散热方面,,,团队称微流体冷却可将堆叠温度维持在约 45°C,,,低于高密度 HBM 系统常见的 80°C 以上区间。。。。
MOSAIC 方案由东京大学牵头团队提出,,,重点在于提升侧立堆叠的可制造性。。。。该方案接纳正交裸片堆叠与无接触裸片互连,,,用微型感应线圈替换严酷瞄准的金属信号接触。。。。
研究职员称,,,该原型接口速率最高达 4 Gbps / 通道,,,并可在 DRAM-on-GPU 结构中实现 HBM4 级容量的 2 倍。。。。
另一组相关的 bump-MOSAIC 硬件演示在 ECTC 聚会披露,,,接纳 100 微米间距微凸点,,,X 射线 CT 验证堆叠瞄准误差控制在 6 微米以内。。。。研究团队称,,,该设置热导率抵达古板堆叠的 3 倍,,,并可特殊增添最高 30% 内存容量。。。。
| 软件名称 | 列车上的小学生像素冷狐版3.3万人气 |
| 软件版本 | 8.88.946.8167 |
| 软件巨细 | 7.67GB |
| 软件分类 | 工具软件 |
| 运行平台 | Android/ios/winall/win7/win10/win11 |
| 软件授权 | 免费版 |
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