SRAM对于AI至关重要，尤其是嵌入式SRAM。它具有最高的性能，可以将其直接与高密度逻辑集成。仅出于这些原因，它就很重要。逻辑的扩展性比SRAM更好。因此，SRAM变得更加重要，并且占用了更大的芯片面积。一些处理器上有大量的SRAM，这种趋势可能会持续下去，这开始成为整个处理器的重要成本驱动因素。希望将尽可能多的计算集成到这些高性能训练引擎上。
 
    随着我们的进展，这些达到标线极限的大型芯片被分解为多个小芯片，并通过适当的互连使它们能够充当一个大型芯片，从而集成更多的计算和更多的SRAM。反过来，大量的SRAM进一步推动了向基于小芯片的实现的转变。
 
    无论是数据中心还是其他的边缘设备，机器学习都是一个内存管理问题。归根结底，要么拥有大量的训练集，并且整天试图在片外和片内来回洗牌，要么正在迭代推理，已经得到了一堆权重，就会得到激活。不同风格的计算实现之间的所有架构差异都可以归结为管理内存以及管理权重和激活流的不同策略，这在很大程度上取决于可用和选择的内存类型。任何芯片架构师都在有效地规划出适合其部署场景的内存层次结构，但在任何场景中，都必须拥有SRAM。

本文关键词：SRAM

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