在Hot Chips 2024上，海力士專注于AI加速器的標準DRAM之外的產品。該公司展示了其在內存計算方面的最新進展，這次是用其AiMX-xPU和LPDDR-AiM進行LLM推理。其理念是，無需將數據從內存移動到計算以執行與內存相關的轉換，這些轉換可以直接在內存中完成，而無需遍歷互連。這使得它更節能，而且可能更快。

海力士在Hot Chips 2024上展示AI專用計算內存解決方案AiMX-xPU

海力士表示，由于LLM的存儲空間有限，因此對LLM非常有用。

該公司展示了采用Xilinx VirtexFPGA和特殊GDDR6 AiM封裝的GDDR6內存加速器卡。

看下AiMX card：

下面是GDDR6芯片的外觀。

另外，海力士提到了OCP 2023的現場演示。

這是LLM的全連接層、Multi-Head Attention以及計算綁定部分。

下圖展示壓力如何根據批量大小變化。

海力士將Multi-Head Attention映射到了AiM。

該公司還將內存容量增加了一倍，使用32個AIM軟件包，從16GB增加到32GB。32GB對于一款產品來說可能不夠，但對于一個原型機來說就足夠了。盡管如此，該公司還是展示了這項技術的性能。

下一代演示將展示像Llama-3這樣的東西，該公司也在考慮將每張卡的容量從32GB擴展到256GB。

除了關注數據中心的AI，該公司還在關注設備上的AI。我們已經看到蘋果、英特爾、AMD和高通等公司在為人工智能推出NPU。

設備上的AI通常會降低批處理大小，因為這些工作負載受到內存限制。將計算移出SoC意味著它可以更節能，并且不會占用SoC上的計算芯片面積。

目標是在未來針對LPDDR5-AiM的產品中優化AiM。我們的目標是不更改現有的LPDDR命令，也不產生負面的性能影響。下表上的規格是預估的。

通過LPDDR5，它可以集成到移動設備的SoC上。

可能需要針對不同的應用程序進行不同的權衡。

其中一個挑戰是在LPDDR內存的正常使用和計算需求之間進行仲裁。此外，還有可能改變芯片的熱/功率要求。

另一個挑戰是如何對AiM進行編程。

海力士似乎正在擴大AiM/ AiMX的使用范圍和種類。

海力士表示，在GDDR6中，AiM占據了約20%的芯片面積。

總結

內存計算在成為主流之前。仍然是一個主要的SoC/芯片供應商必須選擇和集成的東西。在許多方面，內存計算可能是有意義的。我們將拭目以待，看看這款產品能否從原型變成產品。

原文鏈接：

https://www.servethehome.com/sk-hynix-ai-specific-computing-memory-solution-aimx-xpu-at-hot-chips-2024/