亿铸科技领航AI大算力芯片产业未来
随着chatgpt的爆红，aigc产业链受到了广泛关注。大模型的发展正在推动ai算力市场进入新的发展阶段，国内外市场掀起了一股新的ai应用热潮。aigc早已不是简单的技术概念，而是逐步形成以生成式ai为核心的新一代产业生态。aigc产业发展离不开底层资源建设。要建设更加强大的aigc算力基础设施，还需要聚焦新一代ai技术解决关键挑战，实现革命性突破。
近日，甲子光年智库发布《中国aigc产业算力发展报告》，作为全球首家基于存算一体超异构创新架构，面向数据中心、云计算、自动驾驶、中心侧服务器等场景的 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”重点关注企业。
报告指出，通信已成为算力增长的瓶颈。过去 20 年间，运算设备的算力提高了9万倍，虽然存储器从 ddr 发展到 gddr6x ，接口标准从 pcie1.0a升级到 nvlink3.0，但是通讯带宽的增长只有 30 倍。存储器性能增长慢于处理器，这一剪刀差如今仍在被不断扩大。
在大模型时代，transformer模型中的参数量呈现出 2年240 倍的超指数增长，而单个gpu内存仅以每 2年2倍的速度扩大。无论是训练还是推理，ai计算芯片都肩负了比以往更重的使命。
从技术环境来讲，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近终结。巨大的剪刀差落在ai大算力芯片企业产业链肩上，就带来了巨大压力——有效算力的增长率、软件的编译、数据的带宽、存储的成本、能效比、生产工艺……
这一切挑战的根源来自数据流堵塞，也就是“存储墙”。无论是芯片外部还是内部，数据搬运速度的提升都与计算能力的提升都有着巨大的差距，大模型时代的到来无疑扩大了这一鸿沟。ai应用进入2.0时代，模型参数量成长更快，数据搬运速度剪刀差更大，而每一次推理计算都需要搬运整个模型参数，存储墙成为ai大算力芯片发展的最大痛点。
要想从根源上解决这个问题，就要彻底打破“存储墙”，因此越来越多的科学家和创业者转向了存算一体，寻求在agi时代的架构革新。
打破“存储墙”，存算一体闪亮登场
根据目标应用场景的不同，存算一体企业选择的存储介质和技术路线也会不同。成立之初，亿铸科技在熊大鹏博士的带领下，经过团队专家的深入探讨与研究，一致同意在ai大算力推理芯片这一赛道上，新型忆阻器reram (rram) 是当前最合适的存储介质。而这一观点也逐渐获得了越来越多的认可。在ai大算力市场与aigc产业的双重驱动下，学术界和产业界正将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
亿铸科技原型技术验证（poc）芯片首次流片已于2023年8月初回片，并成功点亮了首颗面向数据中心、云计算、自动驾驶等场景的存算一体ai大算力芯片。可实现“基于成熟28nm工艺制程，单卡突破p级算力”的极强性能与“20t/w”的极高能效比。
甲子光年借《中国aigc产业算力发展报告》指出，aigc不仅仅体现在对算力规模的拉动上，而是会改变算力产业的发展思路，例如maas对云服务模式的影响，云边协同的效力体现，及存算一体技术的发展等等。
aigc的时代仍在快速发展，亿铸科技作为aigc产业在算力领域的领航者，将积极寻求与其他算力供应商、ai技术提供商以及ai应用企业的合作，形成紧密的生态伙伴关系，共同探索aigc产业的应用场景和商业模式，不断攻克难题，以实现产业的繁荣发展。
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5G在智慧医疗中的应用场景介绍
PWM原理及其应用
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亿铸科技领航AI大算力芯片产业未来
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报告指出，通信已成为算力增长的瓶颈。过去 20 年间，运算设备的算力提高了9万倍，虽然存储器从 ddr 发展到 gddr6x ，接口标准从 pcie1.0a升级到 nvlink3.0，但是通讯带宽的增长只有 30 倍。存储器性能增长慢于处理器，这一剪刀差如今仍在被不断扩大。
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