亿铸科技领航AI大算力芯片产业未来发展

ChatGPT的爆红，让AIGC产业链一夜之间站上了风口。大模型的快速演进，正推动AI算力市场进入一个全新的发展阶段——国内外都掀起了一股AI应用的热潮。但AIGC早已不是停留在纸面上的技术概念，它正在逐步形成一个以生成式AI为核心的新一代产业生态。这个生态的发展，离不开底层资源的支撑。想要建设更强大的AIGC算力基础设施，就必须聚焦新一代AI技术，去攻克那些关键挑战，实现真正的突破。

最近，甲子光年智库发布了《中国AIGC产业算力发展报告》。在这份报告里，基于存算一体超异构创新架构、面向数据中心和云计算等场景的AI大算力芯片公司——亿铸科技，被列为“AIGC产业算力领域的领航者”，成为重点关注的对象。

报告揭示了一个关键问题：通信正在成为算力增长的瓶颈。过去20年，运算设备的算力提升了9万倍，但通讯带宽的增长只有30倍。即便存储器从DDR发展到GDDR6x，接口标准从PCIe1.0a升级到NVLink3.0，这一增长差距依然在持续拉大。换句话说，数据搬运的速度远远跟不上计算速度的提升。

到了大模型时代，Transformer模型中的参数量呈现出每两年240倍的超指数增长，而单个GPU的内存仅以每两年2倍的速度扩大。无论是训练还是推理，AI计算芯片都背负了比以往更重的使命。

从技术环境来看，数据量越来越大，模型算法越来越复杂，而支撑底层算力的摩尔定律却几乎走到了尽头。这个巨大的剪刀差，落到AI大算力芯片企业身上，就变成了实实在在的压力——有效算力的增长率、软件的编译效率、数据带宽、存储成本、能效比、生产工艺……每一个环节都面临着严峻挑战。

这些挑战的根源，其实是数据流的堵塞，也就是业内常说的“存储墙”。无论是芯片外部还是内部，数据搬运速度的提升与计算能力的提升之间，始终存在巨大的鸿沟。大模型时代的到来，只会把这道鸿沟越拉越大。AI应用进入2.0时代，模型参数量增长更快，数据搬运速度的剪刀差也更大。每一次推理计算都需要搬运整个模型参数，存储墙因此成了AI大算力芯片发展的最大痛点。

要解决这个问题，就必须从根源上打破“存储墙”。正因如此，越来越多的科学家和创业者开始转向存算一体，希望在AGI时代实现架构层面的革新。

打破“存储墙”，存算一体闪亮登场

根据目标应用场景的不同，存算一体企业在存储介质和技术路线的选择上也有所差异。亿铸科技成立之初，在熊大鹏博士的带领下，团队专家经过深入探讨，一致认为在AI大算力推理芯片赛道上，新型忆阻器ReRAM（RRAM）是当前最合适的存储介质。这个观点如今也获得了越来越多人的认可。在AI大算力市场与AIGC产业的双重驱动下，学术界和产业界正把RRAM推向“C位”，纷纷转向ReRAM寻找新的发展动力。

亿铸的“四新一强”优势

值得注意的是，亿铸科技的首颗原型技术验证（POC）芯片已于2023年8月初成功流片并点亮。这颗面向数据中心、云计算、自动驾驶等场景的存算一体AI大算力芯片，基于成熟的28nm工艺制程，实现了单卡突破P级算力的强性能，以及20T/W的极高能效比。这在当前行业中，是一个相当亮眼的成绩。

甲子光年在《中国AIGC产业算力发展报告》中指出，AIGC不仅仅体现在对算力规模的拉动上，更重要的是，它会改变算力产业的发展思路。比如MaaS对云服务模式的影响、云边协同的效力体现，以及存算一体技术的演进，都在悄然重塑整个产业格局。

AIGC的时代仍在快速演进。亿铸科技作为这一生态的关键参与者，正试图在架构创新的路上走得再远一些——积极寻求与其他算力供应商、AI技术提供商以及应用企业的合作，构建紧密的生态伙伴关系，共同探索更多的应用场景和商业模式，真正推动产业的繁荣发展。

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