来源:全球半导体观察 原作者:奉颖娴
AI浪潮下,GPU、NPU、先进制程等技术被津津乐道,相较之下,存储器领域当前仅HBM格外受到重视,其他产品尚未“出圈”,这不免让部分存储业界厂商感到一丝“孤独”。对此,慧荣科技CAS业务群资深副总段喜亭在近日举办的集邦咨询MTS2025存储产业趋势研讨会上表示,AI不是少数人的“武林”,AI运算的中心是数据,数据都放在存储器当中。事实上存储一直以来就在AI生态系统里,并在其中扮演关键角色。
慧荣科技CAS业务群资深副总段喜亭
段喜亭先生认为,存储在AI时代需要具备四大能力:第一是高容量,每人每天产生的数据量从2024年的10GB增长到2034年的100GB,全球数据总量将超过200ZB。大语言模型和深度学习的成长也会带动Token倍数的增加。所以高容量绝对是未来的趋势,但是高容量又要维持足够的成本结构,因而业界看好QLC NAND。
第二是数据安全,尤其是端侧的AI,我们都希望数据保存在自己这里,隐私保护、预防措施、数据完整性,这是AI接下来非常关注的方面。
第三是数据效率,如何让让AI大语言模型可以很高速地完成计算,把它所需要的资料提供给它,然后在最短的延迟之内把你的资料量来做存与读,这一点同样重要。低延迟、及时、节省成本、优化资源和数据放置的技术,这些都是以前不会考虑的,但是到了AI时代都必须要考虑。
第四是功耗效率。在AI的装备竞赛里面,大家第一个想到的是要盖核电厂。如何达到最高的效率,但是最节省功耗,这同样十分重要。功耗也带动了成本的降低,因为高功耗需要散热,而散热就要增加成本,尤其是在Edge端。所以低功耗绝对是接下来存储产业进入AI领域很重要的方向,降低功耗,也相当于是延长了寿命。
为满足AI时代下的需求,慧荣科技针对上述四大能力展开布局。
首先是高容量,AI兴起之后,QLC NAND的成本优势逐渐凸显,相信未来几年成本会与TLC逐渐拉开差距。慧荣科技主控已经发展到第8代,所有的NAND Xtend有强劲的ECC(错误纠正码)演算法,它是为QLC而生的,这个ECC引擎不仅要有足够的更正能力,还要有在相同的更正能力下,打造最小的功耗,这样也促使我们把深度学习的技术带到ECC engines里面。
有QLC大容量还不够,数据效率怎么提升?优化数据放置的位置,以提高数据效率,这是接下来很重要的一点。之前业界提出两个技术,一个是ZNS,一个是FDP。我们可以看到ZNS已经被FDP取代,接下来很多厂商都是往FDP这个方向走,慧荣科技采用了FDP(Flexible Data Placement)灵活数据放置技术,为优化AI数据流水线提供了更高效的解决方案。这项技术通过智能化数据管理,提升了数据写入效率和系统吞吐量,特别是在QLC SSD中的测试表现尤为突出。
接下来是功耗。数据中心可以一味追求速度,甚至把它浸在水里面散热都无所谓,但是在Edge端没办法这样做,因为大家都是用电池的,散热很重要。对此,慧荣科技发展出一个新的指标,就是Performance/watt,相同的功耗下,谁的速度更快,这才是有意义的。慧荣科技主控产品为了符合这一要求,重新排列ASIC中的功耗区域,不用的时候就把它关掉,只留下要用的区域,然后重新设计LDPC的引擎。此外,借助最先进的EUV制程工艺,主控产品整体的功耗也得到降低。
数据安全方面,AI时代里面,数据保密、防篡改硬件、先进的加密标准,慧荣科技在主控里面都有投入,此外慧荣科技还有intelligence Guard、intelligent Scan,用于防止黑客攻击。
会上,段喜亭先生介绍了慧荣科技在AI存储生态的全方位布局,包括数据中心/企业级存储、AI PC/手机、以及智能汽车四大领域,并展示了MonTitanTM SM8366、UFS 4.1 SM2756、SM2508 PCIe Gen5以及车用PCIe Gen4 SSD主控芯片等解决方案。
展望未来,段喜亭先生进一步探讨了存储技术的发展趋势。他认为,随着AI技术从单模态数据向多模态数据融合的方向发展,存储架构的创新势在必行。未来的存储系统需要同时兼顾数据的能效与集成能力,以满足AI模型对数据多样性和复杂性的要求。最后,段喜亭先生表示,存储一直在AI生态链占据重要地位,希望存储业界厂商不要焦虑,因为未来掌握在各位的手上。慧荣愿与各位共同成长,希望把各位伙伴们带到另外一个层次,携手进入AI的领域。
封面图片来源:拍信网