存算一体架构下的新型AI加速范式:从Samsung HBM-PIM看近内存计算趋势

引言:突破"内存墙"的物理革命

冯·诺依曼架构的"存储-计算分离"设计正面临根本性挑战------在GPT-4等万亿参数模型中,数据搬运能耗已达计算本身的200倍。存算一体(Processing-In-Memory, PIM)技术通过‌在存储介质内部集成计算单元‌,开辟了突破"内存墙"的新路径。本文将聚焦三星HBM-PIM设计,解析近内存计算如何重塑AI加速器的能效边界。

一、HBM-PIM架构的颠覆性设计

1.1 传统HBM与PIM架构对比

三星2021年发布的HBM-PIM芯片在DRAM Bank中植入‌可编程AI引擎‌

关键创新点‌

  • Bank级计算单元‌:每个DRAM Bank集成16个INT16 MAC单元
  • 指令缓存优化‌:支持SIMD指令的本地解码与调度
  • 数据通路重构‌:消除传统架构中的PHY接口瓶颈

1.2 芯片级架构解析

HBM-PIM的3D堆叠设计包含核心组件:

text 复制代码
┌───────────────────────┐  
│  Host Interface Layer │  
├───────────────────────┤  
│  Buffer Chip          │  
│  (TSV Interposer)     │  
├───────────────────────┤  
│  DRAM Layer           │  
│  ┌───────┬───────┐    │  
│  │ Bank 0│ Bank 1│ ...│  
│  │  MAC  │  MAC  │    │  
│  └───────┴───────┘    │  
└───────────────────────┘  

每个Bank内的AI引擎可并行执行:

verilog 复制代码
// HBM-PIM指令流水线示例  
always @(posedge clk) begin  
    if (cmd_decoder == MAC_OP) begin  
        // 从本地row buffer读取数据  
        operand_a = row_buf[addr_a];  
        operand_b = row_buf[addr_b];  
        // 执行乘累加  
        mac_result <= operand_a * operand_b + mac_accumulator;  
        // 结果写回指定row  
        row_buf[addr_c] <= mac_result[31:16];  
    end  
end  

该设计使ResNet-50的推理能效提升2.8倍,延迟降低40%。

二、近内存计算的系统级创新

2.1 数据流重构范式

HBM-PIM引入‌计算流式传输‌模式,与传统架构对比:

‌传统架构数据流‌

text 复制代码
DRAM → PHY → GDDR Bus → I/O Die → Compute Core  

‌PIM架构数据流‌

text 复制代码
DRAM Bank → Local MAC → Result Aggregation → Host  

在Llama-2 7B模型测试中,该方案减少89%的片外数据搬运。

2.2 新型编程模型

三星提供SDK支持C++扩展语法:

cpp 复制代码
#pragma pim_parallel  
void vec_add(int* a, int* b, int* c, int len) {  
    #pragma pim_for  
    for (int i = 0; i < len; ++i) {  
        c[i] = a[i] + b[i];  // 在PIM阵列执行  
    }  
}  

编译器自动生成:

  • 数据分片策略‌:将数组划分为Bank对齐的块
  • 指令调度‌:并行化循环到多个AI引擎
  • 同步机制‌:屏障同步确保数据一致性

三、性能实测与优化分析

3.1 典型AI负载测试

在AMD MI250X + HBM-PIM平台上对比:

3.2 关键优化技术

  1. 数据局部性增强‌
  • 权重矩阵切片与Bank存储对齐
  • 利用DRAM row buffer的8KB局部性‌
  1. 混合精度计算‌
  • FP16激活值 + INT8权重:误差补偿算法
python 复制代码
def compensation(grad):  
    scale = torch.mean(torch.abs(grad))  
    return grad * scale / 127.0  
  1. 动态电压调节‌
  • 根据计算负载调整Bank电压(1.2V → 0.9V)
  • 空闲Bank进入休眠状态

四、技术挑战与演进方向

4.1 当前技术瓶颈

  • 热密度问题‌:PIM芯片功耗密度达78W/cm²,需液冷散热‌
  • 工艺限制‌:DRAM制程(20nm)落后于逻辑芯片(5nm)
  • 软件生态‌:缺乏统一编程标准,移植成本高

4.2 前沿突破方向

  1. 3D集成技术‌
  • 计算层与存储层的混合键合(Hybrid Bonding)
  • 硅通孔(TSV)密度提升至10^6/mm²
  1. 新型存储介质‌
  • 基于FeRAM的存算一体单元:非易失性+低漏电
  • 相变存储器(PCM)的多值存储特性
  1. 异构计算架构‌
  • 存内计算 + 近存计算 + 存外计算的协同调度
  • 光子互连突破带宽瓶颈

五、产业应用启示

美光2024年发布的HBM4-PIM路线图显示:

  • 2025年:36层堆叠,带宽突破2TB/s
  • 2026年:集成FPGA可编程逻辑单元
  • 2027年:支持存内训练(In-Memory Training)

这将使大模型训练出现颠覆性变革:

  • 万亿参数模型‌的能效提升5-8倍
  • 边缘设备‌实现100B参数级推理‌
  • 实时学习‌成为可能

结语:架构重构的临界点

存算一体不是简单的技术改良,而是对计算本质的重新思考。当HBM-PIM将能效边界推向10 TFLOPS/W,我们正站在架构革命的临界点。这场变革的终极目标,是让计算回归数据本源------‌在比特诞生的地方处理比特‌

本文实验数据基于Samsung Aquabolt-XL HBM-PIM实测,更多技术细节请参考ISSCC 2023论文《A 1ynm 16Gb 4.8TFLOPS/W HBM-PIM with Bank-Level Programmable AI Engines》。

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