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    高速數據中心蓬勃發展,DRAM內存接口功不可沒

    作者:Sameer Kuppahalli 時間:2025-04-11 來源:Renesas瑞薩電子 收藏

    高性能人工智能(AI)正在以前所未有的方式重塑半導體設計版圖和投資方向。早在2022年,AI基礎設施方面的支出規模就已接近150億美元。而今年這一數字可能輕松突破600億美元大關。沒錯,“吸金”,各種資金正從各種投資計劃中向涌入。

    本文引用地址:http://www.czjhyjcfj.com/article/202504/469338.htm

    顯然,我們正處在一個人工智能資本支出空前高漲的時代——盡管DeepSeek等新入局者的潛在影響尚難以被準確估量。但不可否認的是,就在英偉達(Nvidia)、AMD等公司的高性能計算(HPC)處理器成為行業焦點的同時,用于存儲訓練和推理模型的高帶寬內存同樣迎來了屬于自己的時代。據推測,2024年營收預計將創下近1160億美元的新高。

    隨著服務器的不斷升級,CPU內核數量持續增加,這就需要更大的內存容量來為每個處理器內核提供更高帶寬的數據支持。然而,物理定律的限制突顯,CPU信號的傳輸速度和距離也均存在上限。在這種背景下,寄存器時鐘驅動器(RCD)和數據緩沖器等內存接口設備發揮了關鍵作用。通過重新驅動時鐘、命令、地址和數據信號,并顯著改善信號完整性,這些接口使整個內存子系統在速度和容量上得以實現擴展。

    如今,瑞薩的第5代RCD使帶寄存器的DIMM(RDIMM)能夠以每秒8千兆傳輸(GT/s)的速度運行。大多數數據中心服務器都使用 RDIMM,盡管某些 HPC 系統甚至需要更高的內存子系統性能。

    內存接口進一步提升和處理器性能

    在過去三十年中,對于數據中心服務器系統至關重要的架構實際上并未發生根本性的變化。其密度、速度和能效的提升主要歸功于深亞微米半導體技術的發展,而新的2.5D和3D堆疊DRAM封裝技術能實現更高容量的DIMM模塊。

    如上文所述,從同步DRAM起步,歷經多代雙倍數據率(DDR)DRAM,內存接口技術的進步在幫助接口追趕處理器速度方面發揮了超乎尋常的作用。

    多路DIMM(MRDIMM)是一種專為AI和HPC數據中心應用而設計的創新技術。該技術的誕生,由瑞薩、英特爾和內存供應商共同攜手推動。與相應服務器系統中的RDIMM相比,MRDIMM可助力內存子系統實現更高的帶寬擴展。具體而言,MRDIMM通過使兩列內存能夠同時獲取數據,將主機接口的數據傳輸速度提高了一倍,進而使內存帶寬提高了6%至33%。

    瑞薩DRAM接口助力縮小處理器與內存的性能差距

    2025年末,瑞薩推出了首款針對第二代DDR5 MRDIMM的完整內存接口芯片組解決方案。其運行速度高達12.8 GT/s,相比標準DIMM的最高8.0 GT/s,是一個巨大的飛躍。

    我們是如何做到的?這得益于一系列高度協調的組件技術。自瑞薩收購Integrated Device Technology(IDT)以來,公司就一直致力于解決一個困擾內存性能的核心問題:信號完整性。

    隨著DRAM與CPU之間的速度差距日益拉大,DRAM的物理負載問題逐漸成為系統架構師亟需攻克的難題。瑞薩憑借自身在模擬和混合信號設計領域的優勢,敏銳捕捉到了應對這一挑戰的契機,并率先推出一款用于截取并重新驅動DRAM與處理器間時鐘信號及命令地址的RCD。在此基礎上,我們開發了一系列全緩存DIMM,將系統內存接口上的所有信號(包括時鐘、命令地址和數據)進行封裝整合。

    圖片

    如今,我們的最新DDR5內存接口不僅包括第二代RCD和MRDIMM的數據緩存,還集成了電源管理IC(PMIC),這些技術使瑞薩成為唯一一家能夠為下一代RDIMM和MRDIMM提供完整芯片組解決方案的公司。此外,瑞薩通過“DIMM電壓調節”概念的推廣,為提升系統能效做出了重要貢獻。如今,電壓調節電路可直接集成在DIMM上,而非主板上,從而實現了更高效、分布式的電源模型。這一目標通過PMIC實現,它可在本地生成并調節DIMM各組件所需的全部電壓。

    利用面向未來的電子設計生態系統

    瑞薩與領先的CPU和內存供應商、超大規模數據中心客戶,以及JEDEC等標準機構攜手,共同構建了龐大的設計生態系統,并在此合作過程中積累了豐富的內部專業知識。這使我們能夠確定DRAM組件的裝配數量和運行速度,從而有效消除了制約DIMM速度與容量提升的瓶頸。

    與此同時,這也為我們帶來了將AI數據中心相關技術應用于新興場景的機會,例如,工業網絡控制邊緣的設計對處理能力和內存帶寬提出了更高的要求,其數據必須被實時捕捉并轉化為具有可操作性的見解。同樣,汽車安全和自動駕駛應用所需的海量數據也迅速將我們的車輛轉變為“車輪上的服務器”。

    如果問及將內存接口技術與AI時代需求相匹配的過程中學到了什么,那就是:數據從不停歇,它始終在“前進”,而我們亦是如此。


    作者:Sameer Kuppahalli----VP & GM Memory Interface and Advanced Connectivity Product Division



    關鍵詞: 數據中心 DRAM

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