原创<br> 台积电官博力挺摩尔定律，5nm制程工艺将有重大突破( 六 )_：台积电官博力挺摩尔定律

当今的高级封装技术能让内存更接近逻辑处理。通常情况下，逻辑内核通过独立的存储器芯片进行反馈，如DDR或GDDR等接口。

存储设备和逻辑内核之间的物理距离会增加延迟，从而限制性能。离散存储器的带宽也会受到限制，因为它们只提供有限的接口宽度。

此外，逻辑分立器和存储器的功耗也决定了设备的整体性能，尤其是在智能手机或loT设备等应用中，因为分立器件辐射热能的能力有限。

像机器学习的训练和推理等其他应用，也正在突破功率、带宽和延迟的界限。

人工智能通常被视为一种计算机问题，但AI有两个不同的方面：训练（机器学习）和推理。

任何AI系统要进行工作都必须先训练神经网络，而训练需要密集的计算操作，例如前馈和后向传播，其中逻辑核心会被馈送大量数据。逻辑内核的馈送速度越快，学习速度就越快，因此带宽在这一步至关重要。

训练神经网络的行为消耗了极大的能量，但通过封装逻辑核心和内存，我们可以大大降低AI训练的功耗，同时增加内存带宽。

原创<br> 台积电官博力挺摩尔定律，5nm制程工艺将有重大突破( 六 )