Gracias al rápido desarrollo de la industria de los semiconductores durante el último medio siglo impulsado por la Ley de Moore, el poder de cómputo ha experimentado saltos significativos. La densidad de integración de los circuitos integrados se duplica cada dos años, y luego este ciclo se acorta a 18 meses. El rendimiento de los microprocesadores aumenta 1 vez cada 18 meses. Sin embargo, a medida que el costo económico de los chips de silicio se acerca a su límite físico, la Ley de Moore puede volverse inválida en el futuro. La lógica de procesamiento basada en la arquitectura de Von Neumann, que se basa en el patrón del conjunto de instrucciones, requiere que los datos se transmitan de un lado a otro entre el procesador y la memoria en tiempo de ejecución, lo que genera un consumo de energía significativo. Hoy en día, la carencia de procesar datos masivos, especialmente datos masivos irregulares, es cada vez más evidente en entornos informáticos de alto rendimiento como la inteligencia artificial. Resolver el cuello de botella del "muro de almacenamiento" se ha vuelto urgente.
En este contexto, la integración de la unidad de almacenamiento de datos y la unidad informática puede reducir en gran medida la transferencia de datos, mejorar en gran medida el paralelismo informático y, por lo tanto, mejorar en gran medida la eficiencia energética de la tecnología informática en memoria, que se menciona con mayor frecuencia. Al mismo tiempo, los pronósticos de la industria también creen que la computación en la memoria es una de las tecnologías clave para resolver el rendimiento de la computadora y los cuellos de botella del poder de cómputo de la IA.
En respuesta a esta tecnología, en los últimos años han surgido en China una serie de excelentes empresas de tecnología, entre las que Witmem Technology juega un papel importante. Según el fundador y director ejecutivo de Witmem Technology, Wang Shaodi, el científico jefe de Witmem Technology, Guo Xinjie, comenzó a desarrollar computación en chips de memoria en 2012 y completó la verificación de la primera computación flash en chip de memoria del mundo en 2016, que también es la primera computación en chip de memoria. que pueden realizar redes de aprendizaje profundo multicapa. Con tales logros, Witmem Technology se estableció formalmente en 2017 y se centró en investigar la computación en tecnología de memoria.
Regenerar respuesta
A diferencia de la computación tradicional, computar en memoria el cálculo de la multiplicación de matrices con la unidad de memoria. Tiene ventajas significativas en eficiencia energética, velocidad, poder de cómputo y costo. Dado que casi el 99 % de la inteligencia artificial se basa en la multiplicación de matrices, la computación en la memoria es una opción natural para los chips de IA. Con base en estas ventajas, Witmem Technology se dedica a desarrollar computación en chips de memoria.
La demanda del mercado, en cierta medida, impulsa la dirección y el entorno de la investigación y el desarrollo. Están surgiendo varias demandas informáticas en escenarios inteligentes, desde productos portátiles como auriculares y relojes inteligentes hasta automóviles inteligentes que requieren una potencia informática masiva. Wang Shaodi entiende que es probable que la tecnología informática en memoria se convierta en una presencia insustituible en más y más escenarios. Dijo: "Como tecnología emergente, el desarrollo de la informática en la memoria también debe seguir reglas físicas. El desarrollo de la memoria en las últimas décadas también ha evolucionado de pequeña a gran capacidad, de baja velocidad a alta velocidad, de baja confiabilidad a alta confiabilidad, y la tecnología de computación en memoria es aplicable de manera similar. Los productos electrónicos de consumo son más fáciles de implementar a nivel de aplicación, por lo que la tecnología de Witmem Technology se está implementando primero en productos que están más cerca de los consumidores, como los auriculares inteligentes. Basado en consideraciones de computación desarrollo de energía y el establecimiento de nuevos estándares de confiabilidad de tecnología, Witmem Technology está diseñando estratégicamente productos correspondientes para diversos requisitos informáticos para el desarrollo a largo plazo, mientras forma productos de alto rendimiento y altamente confiables en la cadena de suministro".
En 2022, el chip SoC de computación en memoria de desarrollo propio de Witmem Technology, WTM2101, entró oficialmente en producción en masa. Este es el primer chip SoC de computación en memoria que ingresa a la producción en masa, integrando realmente el almacenamiento y la computación, y tiene un alto poder de cómputo, bajo consumo de energía y alta eficiencia energética. Al recordar el proceso de desarrollo, Wang Shaodi explicó que dado que los diferentes entornos tienen diferentes requisitos de confiabilidad, fue un desafío mejorar la confiabilidad de la tecnología y los productos, por lo que se invirtieron más recursos de I+D. Actualmente, el chip se ha aplicado a auriculares, gafas AR, módulos y relojes, y habrá ocho productos más basados en este chip en el futuro.
Colaborar para el desarrollo de la industria y hacer lo que se debe hacer
Es necesario que más empresas participen y establezcan conjuntamente el ecosistema de la computación en memoria, para generar mayores ganancias y un mercado más amplio. Actualmente, hay empresas nacionales que están profundamente comprometidas con esta área de computación en tecnología de memoria, pero cada una tiene diferentes direcciones de investigación y desarrollo. Ya existe una competencia considerable entre pares en la industria, basada en los diferentes requisitos de potencia de cómputo grande, mediana y pequeña, y el mercado también tiene diferencias. Wang Shaodi reconoce que cada empresa tiene un posicionamiento y objetivos diferentes, e invierte recursos en consecuencia. En la informática en el espacio de la memoria, la demanda de potencia informática grande, mediana y pequeña también es diferente, y el mercado también tiene diferencias. Witmem Technology no se definirá demasiado pronto, sino que se esforzará por hacer que sus productos cubran mercados de mayor rendimiento. A nivel de producción en masa, se debe considerar la estabilidad y confiabilidad en cada etapa, y mejorar cada generación de productos es lo que Witmem Technology debe hacer en la actualidad.
La tecnología de computación en memoria se originó en la academia y se aplica en diversas industrias. La computación de IA también ha implementado la tecnología de aterrizaje a gran escala en el sector industrial. Wang Shaodi dijo que todas las tecnologías emergentes nacen básicamente en la academia. Después de un tiempo y una profunda investigación, a través de la transferencia de tecnología por parte de la industria, sus capacidades se amplían nuevamente. Por ejemplo, la tecnología de aprendizaje profundo como la IA tiene enormes perspectivas de desarrollo después de ser aplicada en el campo industrial. Desde 2010, la tecnología de computación en memoria también ha logrado grandes avances debido al desarrollo conjunto de la academia y la industria. Por lo tanto, Witmem Technology ha cooperado con varias de las principales universidades e institutos de investigación nacionales para encontrar mejores soluciones a problemas científicos más avanzados, promoviendo conjuntamente el desarrollo de vanguardia de la informática en tecnología de memoria y trabajando para transformar las necesidades industriales en indicadores técnicos para la investigación académica. actuando como un puente entre la industria y la investigación académica.
La inversión sostenida y el desarrollo de tecnología de punta requerirán inevitablemente una gran cantidad de excelentes talentos. Con respecto a las reservas de talento, Wang Shaodi tiene sus propios puntos de vista. Dijo: "En diferentes campos, Witmem Technology continúa buscando talentos técnicos de I + D adecuados y también brindará capacitación continua para el personal técnico relevante dentro de la empresa. Al mismo tiempo, estamos formando un equipo de expertos más diverso, para que cada campo tiene sus propios talentos de "tipo experto".
En la era posterior a la Ley de Moore, cada vez surgen más tecnologías nuevas en la industria. Cada tecnología requiere una gran cantidad de verificación e innovación e iteración continuas para generar productos de aterrizaje verdaderamente cuantificables. Al mismo tiempo, cada tecnología enfrenta enormes desafíos. No solo es difícil la tecnología en sí misma, sino que las soluciones combinadas y las oportunidades comerciales a gran escala para las etapas anterior y posterior de la cadena industrial también enfrentan desafíos. El establecimiento de un ecosistema y una plataforma completos, así como el valor de la tecnología en sí, también afectarán la dirección de desarrollo de toda la industria. Esta es también la razón por la cual Wang Shaodi nunca deja de avanzar.
