作者:华邦电子
AI智驭未来,2024迈入存储元年
“AI 一天,人间一年”,一句市场流行语完美阐释了如今AI大模型的高速发展和广泛应用。以人们日常使用的智能手机为例,众多知名厂商在AI浪潮席卷之下,紧跟AI前沿趋势,纷纷推出搭载端侧大模型或采用“端云协同”部署方案的AI手机,促使手机的智慧化、智能化达到全新高度,根据市场调研机构 IDC预测,2024年全球新一代AI手机出货量将达到1.7亿部,占智能手机总出货量的15%[1],体现了AI手机在电子消费市场的广阔前景。
除手机领域外,AI在各类边缘应用落地的趋势也愈发显著。自ChatGPT横空出世以来,短短一年多的时间,生成式AI已悄然渗透至电脑、智能家居乃至汽车等多个领域,与千行百业持续深入融合,迸发出前所未有的创新活力与应用潜力。

释放边缘AI潜力,“存力”成关键引擎
生成式AI,尤其是在处理大语言模型和高精度图像生成任务时,往往需要庞大的存储和计算资源作为支撑。比如在图像生成方面,创建高分辨率图像往往伴随密集的卷积运算和反卷积运算,而这些运算需要高带宽、高容量的内存来支持数据的快速传输。
因此,庞大的市场机遇与发展所带来的挑战总是紧密相依,边缘设备在导入生成式AI方面仍面临着容量、带宽、能耗和散热等方面的瓶颈,这些因素深刻影响并制约着边缘AI的发展。
具体而言,边缘设备导入生成式AI时通常会面临以下瓶颈:
CUBE:小号“HBM”,完美填补市场空缺
目前,AI技术的深度拓展应用在很大程度上仍需要借助云端,这意味着用户的每次请求指令均需穿越网络抵达云端,才能进行复杂的处理,随后再将处理结果反馈至用户,因此云端通常涉及传输延迟、数据隐私和效益成本方面的挑战,这大大限制了AI技术和应用的普及广度。
与云计算侧重大规模数据处理不同,边缘计算的数据处理发生在数据源或端点处,因此拥有实时处理、分析和决策的快速能力,可大幅降低传输延迟性,契合复杂多变的环境和任务处理。因此边缘AI市场也催生了对中低容量、超高带宽及低功耗内存解决方案的需求,并且生成式AI的出现也让存储行业催生了新的发展机遇——定制化的存储需求应用而生,这主要基于两大原因:
为满足日益增长的边缘AI市场需求,助推其高效创新发展,华邦专门推出CUBE(半定制化超高带宽元件)产品,大幅优化内存技术,可实现在混合云与边缘云应用中运行生成式 AI 的性能,为边缘AI量身定制完美的内存解决方案。与市面上现有方案相比,CUBE 的中小容量超高带宽的特点极具差异化,适用于机器人、可穿戴设备、边缘服务器等多种高级应用。

CUBE在功耗、性能、尺寸设计以及带宽等领域拥有卓越特性,全方位满足边缘AI的发展需求。在带宽方面,CUBE能够达到 256GB/s – 1TB/s,相当于 HBM2或 4-32 个 LPDDR4x 4266Mbps x16 IO;并且,CUBE的功耗低于 1pJ/bit,在提供超高带宽的同时还可极大减少能源消耗。此外,通过创新性TSV 技术以及 uBump/ 混合键合,CUBE可降低功耗并节省 SoC 设计面积,从而实现高效且极具成本效益的解决方案。
整体而言,CUBE 凭借更高的带宽、更高的能效、更快的响应时间、可定制化特性以及紧凑外形,在释放 AI应用潜力方面发挥重要作用,能够让强大的 AI 从云落地至边缘设备和混合云应用中。
随着生成式AI不断向边缘端演化,不同应用场景下的边缘端产品数据传输量攀升,并催生出对低功耗、高带宽存储产品的迫切需求,这一系列新趋势为存储市场开辟了广阔的发展空间。作为深耕存储行业的领导厂商之一,华邦秉持不懈创新、精益求精的发展理念,持续开发用于终端产品特定应用的DDR4/LPDDR4,此外,华邦还致力于研发定制化超高带宽内存解决方案,携手OSAT(半导体封装测试)伙伴为边缘设备SoC带来理想的中小容量超高带宽内存,共同探索内存技术的创新前沿,推动边缘AI实现更高效、更蓬勃的发展。
[1] IDC 咨询:分析师观点: 四年内,中国新一代AI手机将占据半壁江山——机遇稍纵即逝 https://mp.weixin.qq.com/s/bNzl_Nbg01QUKQOyRuxQsg
好文章,需要你的鼓励
SwitchBot智能桌面风扇通过SwitchBot Hub支持Matter协议接入HomeKit生态系统。该产品具备静音运行、便携设计和智能控制功能,可通过HomeKit自动化和场景控制。内置电池设计便于在家中移动使用,配合温度传感器可实现自动温控。相比传统风扇,这款智能风扇在HomeKit集成后显著提升了使用体验和智能化水平。
美国认知科学研究院团队首次成功将进化策略扩展到数十亿参数的大语言模型微调,在多项测试中全面超越传统强化学习方法。该技术仅需20%的训练样本就能达到同等效果,且表现更稳定,为AI训练开辟了全新路径。
本周,谷歌利用其Willow芯片实现了比传统计算机芯片快13000倍的计算速度,这一成果已发表在《自然》杂志上。与以往不同的是,这些计算可直接应用于实际问题,如预测化学结构用于药物发现。同时,量子计算公司IonQ宣布实现了99.99%的双量子比特门保真度,错误率仅为0.01%,为量子计算机解决更复杂问题铺平了道路。
纽约大学等机构联合开发的ThermalGen系统能够将普通彩色照片智能转换为对应的热成像图片,解决了热成像数据稀缺昂贵的难题。该系统采用创新的流匹配生成模型和风格解耦机制,能适应从卫星到地面的多种拍摄场景,在各类测试中表现优异。研究团队还贡献了三个大规模新数据集,并计划开源全部技术资源,为搜救、建筑检测、自动驾驶等领域提供强有力的技术支撑。