隨著ChatGPT的爆紅，AIGC產業鏈受到了廣泛關注。大模型的發展正在推動AI算力市場進入新的發展階段，國內外市場掀起了一股新的AI應用熱潮。AIGC早已不是簡單的技術概念，而是逐步形成以生成式AI為核心的新一代產業生態。AIGC產業發展離不開底層資源建設。要建設更加強大的AIGC算力基礎設施，還需要聚焦新一代AI技術解決關鍵挑戰，實現革命性突破。

近日，甲子光年智庫發布《中國AIGC產業算力發展報告》，作為全球首家基于存算一體超異構創新架構，面向數據中心、云計算、自動駕駛、中心側服務器等場景的 AI 大算力芯片公司，億鑄科技被列為“AIGC產業算力領域的領航者”重點關注企業。

報告指出，通信已成為算力增長的瓶頸。過去 20 年間，運算設備的算力提高了9萬倍，雖然存儲器從 DDR 發展到 GDDR6x ，接口標準從 PCIe1.0a升級到 NVLink3.0，但是通訊帶寬的增長只有 30 倍。存儲器性能增長慢于處理器，這一剪刀差如今仍在被不斷擴大。

在大模型時代，Transformer模型中的參數量呈現出 2年240 倍的超指數增長，而單個GPU內存僅以每 2年2倍的速度擴大。無論是訓練還是推理，AI計算芯片都肩負了比以往更重的使命。

從技術環境來講，數據量越來越大、模型算法越來越復雜，而支撐底層算力的摩爾定律卻幾近終結。巨大的剪刀差落在AI大算力芯片企業產業鏈肩上，就帶來了巨大壓力——有效算力的增長率、軟件的編譯、數據的帶寬、存儲的成本、能效比、生產工藝……

這一切挑戰的根源來自數據流堵塞，也就是“存儲墻”。無論是芯片外部還是內部，數據搬運速度的提升都與計算能力的提升都有著巨大的差距，大模型時代的到來無疑擴大了這一鴻溝。AI應用進入2.0時代，模型參數量成長更快，數據搬運速度剪刀差更大，而每一次推理計算都需要搬運整個模型參數，存儲墻成為AI大算力芯片發展的最大痛點。

要想從根源上解決這個問題，就要徹底打破“存儲墻”，因此越來越多的科學家和創業者轉向了存算一體，尋求在AGI時代的架構革新。

打破“存儲墻”，存算一體閃亮登場

根據目標應用場景的不同，存算一體企業選擇的存儲介質和技術路線也會不同。成立之初，億鑄科技在熊大鵬博士的帶領下，經過團隊專家的深入探討與研究，一致同意在AI大算力推理芯片這一賽道上，新型憶阻器ReRAM (RRAM) 是當前最合適的存儲介質。而這一觀點也逐漸獲得了越來越多的認可。在AI大算力市場與AIGC產業的雙重驅動下，學術界和產業界正將RRAM推向“C位”，紛紛轉向ReRAM尋找新的發展動力。

億鑄的“四新一強”優勢

億鑄科技原型技術驗證（POC）芯片首次流片已于2023年8月初回片，并成功點亮了首顆面向數據中心、云計算、自動駕駛等場景的存算一體AI大算力芯片?？蓪崿F“基于成熟28nm工藝制程，單卡突破P級算力”的極強性能與“20T/W”的極高能效比。

甲子光年借《中國AIGC產業算力發展報告》指出，AIGC不僅僅體現在對算力規模的拉動上，而是會改變算力產業的發展思路，例如MaaS對云服務模式的影響，云邊協同的效力體現，及存算一體技術的發展等等。

AIGC的時代仍在快速發展，億鑄科技作為AIGC產業在算力領域的領航者，將積極尋求與其他算力供應商、AI技術提供商以及AI應用企業的合作，形成緊密的生態伙伴關系，共同探索AIGC產業的應用場景和商業模式，不斷攻克難題，以實現產業的繁榮發展。

審核編輯：劉清