Samsung entwickelt HBM-Speicher, der Daten verarbeitet
Samsung hat eine radikale Weiterentwicklung des Speichers mit hoher Bandbreite vorgestellt. Ihre Technologie HBM-PIM integriert kleine Einheiten zur Verarbeitung direkt in die Speicherchips selbst. Das bedeutet, dass der Speicher nicht nur Informationen speichert, sondern auch Berechnungen ausführen kann. Das Ziel ist es, eine grundlegende Einschränkung in Systemen zu überwinden, die hohe Rechenleistung erfordern. 🚀
Eine Architektur, die den Datenverkehr minimiert
Die traditionelle Grenze der Leistung entsteht, wenn Daten zwischen Speicher und Hauptprozessor (CPU oder GPU) hin- und herreisen müssen. Mit HBM-PIM werden grundlegende Operationen wie Addition oder Multiplikation dort ausgeführt, wo die Daten liegen. Dieser Ansatz reduziert drastisch die Menge an Informationen, die über den Systembus transportiert werden. Als direkte Folge wird weniger Energie verbraucht und die Latenz verbessert, da ständige Reisen vermieden werden.
Schlüssige Vorteile der Verarbeitung im Speicher:- Vermindert den Engpass bei der Datenübertragung.
- Reduziert den Energieverbrauch erheblich.
- Verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit (Latenz) des Systems.
Das HBM-PIM ermöglicht die Verarbeitung von Operationen direkt dort, wo die Daten liegen, und reduziert so den Datenverkehr und den Energieverbrauch.
Hauptfokus: Beschleunigung der Künstlichen Intelligenz
Dieser Speicher ist speziell dafür entwickelt, IA-Arbeitslasten zu beschleunigen, insbesondere in der Phase der Inferenz. Operationen mit Vektoren und Matrizen, die die Basis neuronaler Netze bilden, profitieren enorm davon, wenn sie im Speicher ausgeführt werden. Tests mit Prototypen zeigen, dass er die Leistung verdoppeln und gleichzeitig den Energieverbrauch in spezifischen Aufgaben halbieren kann. Das macht ihn hochrelevant für Rechenzentren und spezialisierte Hardware.
Anwendungen und aktueller Umfang:- Beschleunigung von Inferenz-Aufgaben in IA-Modellen.
- Optimierung vektorieller Operationen und linearer Algebra.
- Sein Einsatz wird in Servern und spezialisierten Systemen erwartet, noch nicht im Consumer-Bereich.
Potenzial und aktuelle Einschränkungen
Obwohl einige erwarten, diese Technologie in zukünftigen Grafikkarten zu sehen, ist ihre Verarbeitungskapazität derzeit auf sehr einfache Befehle beschränkt. Sie ist nicht dazu gedacht, eine vollständige GPU zu ersetzen, sondern als spezialisierter Coprozessor zu fungieren, der die Hauptarbeitslast entlastet. Sie stellt einen wichtigen Schritt hin zu effizienteren und heterogenen Rechenarchitekturen dar. 💡