驱动 AI 的力量：内存是 AI 能效提升的下一个前沿领域

我们正在进入新的计算时代。AI 工作负载的占比越来越高，已成为影响企业基础设施战略、硅芯片路线图和业务指令的决定性力量。如今的 AI，规模大到令人咋舌：超大规模企业正在部署单个集群中包含数万块 AI 加速器的系统，正在训练拥有万亿级参数的模型，每个部署区消耗的电力高达数兆瓦。

业界一直在宣扬 AI 的力量——AI 能够改变各行各业，加速各种新发现，并能够增强人类的能力。这些论断并非夸大之词。但是，我们现在必须稍微冷静一下，面对另一个现实：AI 运行所需的动力（也即，运行这些工作负载所需的能量）正在成为 AI 创新面临的重大障碍。  

通常能想到的解决方案包括：优化计算；优化机架散热；采购更多绿色电力。这些都是必要的措施，但这些措施现在已经不足以解决问题。长期以来，人们认为计算是影响能效的主要因素，这种假设现在已越来越不符合现实。事实上，这种观念可能掩盖了另一个真正影响能效的因素，也是目前我们尚未充分利用的领域。

那就是内存。 

隐藏的能量池

在 AI 基础设施中，内存和存储通常被视为辅助设备——它们必不可少，但并非战略要素。然而，在现代 AI 集群中，内存子系统（包括高带宽内存 [HBM]、DRAM、SSD 以及相关的互连设备）的功耗在系统总功耗中的占比可能高达 50%，具体取决于特定的配置和工作负载。随着模型大小持续增长，数据移动操作日益频繁，内存和存储的功耗占比只会越来越高，节能型内存和存储的重要性也将愈发突出。 

为了通过优化计算来降低 AI 的能耗，出现了新的计算范式，例如端侧和分布式架构。有数据就需要处理，数据处理必然消耗能量，而人类每天生成的数据量已经到了惊人的程度。据估计，到 2025 年，全球每天将产生超过 402 艾字节的数据。这种情况下，作为一种自然的选择，AI 正在向着数据生成和存储的位置靠近，而数据驻留在内存和存储设备中。这些新的计算范式使得内存使用量增加，也为整个系统带来了额外的功耗优化机会。

如今，系统总功耗的主要组成部分是数据传输功耗，包括：从内存传输到加速器，从 SSD 转移到 DRAM，以及跨机架和存储网络传输。根据 Semianalysis 的一项独立研究，检查点和集合通信等内存密集型操作现在是超大规模 AI 集群达到峰值功率的主要原因。这些操作可能导致系统功率出现几十兆瓦的瞬时波动，显示出内存在降低系统能耗、维持电网稳定等方面越来越重要的作用。随着技术节点快速扩展和架构创新，计算系统已经得到显著优化，而内存系统的优化却一直比较缓慢。 

内存系统是功耗优化的“盲点”。因此，为解决能效问题，我们必须开始着眼于内存。

新的优化规则：内存决定效率 

在美光，我们认为未来的可持续 AI 基础设施将由内存主导。这种方法意味着我们需要从内存出发，重新思考整个架构——内存不应作为出现问题后的补救措施，而应从一开始便作为战略性基础设施，用于优化性能和效率。

我们看到，这种思维转换正在发生： 

• LPDDR 和 HBM：美光的新一代内存技术可提供行业前沿的每瓦特性能，有助于减少能耗，同时不影响带宽。这一成就不仅来自于美光通过采用先进工艺节点所获得的效率提升，还源自于美光致力于优化每种设计中的架构，以实现更高能效的不懈努力。

• 基于 SSD 的内存分层：利用高性能 SSD 来扩展内存的层次结构，可减少 DRAM 设备的数量，有助于降低闲置功耗。美光利用其行业前沿的第 9 代 NAND 来优化旗下的 SSD 产品组合，以满足每个内存和存储层的特定需求。每次必须存储和移动数据时，都能看到功效显著提升。 

• 尽可能减少数据传输：通过系统架构创新，让数据更接近计算，减少不必要的传输操作，可节约大量能源。

• 遥测和动态调整：通过对内存子系统的实时功耗分析，可实现智能功耗限制和工作负载感知优化。 

这些想法并非理论上的分析。如今它们已部署在世界上一些非常先进的 AI 集群中，运行结果令人欣喜。

战略要务 

对于负责基础设施的企业领导者而言，这种转变不仅是一种对新技术的尝试，更是一种战略要求。功耗现已成为决定规模大小的关键因素。总拥有成本 (TCO) 正在快速攀升。可持续发展则是董事会关注的重点。而传统基础设施的发展速度难以跟上 AI 需求的步伐。超大规模 AI 数据中心的工作负载输出不再受到数据中心内部计算硬件的限制。唯一的限制因素是：它们可以从电网中获取多少能量。 

以内存为主导的效率优化模式提供了一种全新的工具——现在即可使用，未来可通过扩展来解决新的问题。它使超大规模用户能在相同的供电包络内部署更多容量。它能够降低散热成本和配置成本。它使基础设施团队能在不影响可持续性或成本的前提下，满足下一代 AI 工作负载的需求。 

未来展望

当我们展望未来时，“AI 是否会改变世界？”已不再是一个问题——答案是肯定的。我们面临的问题是：如何推动这种转变？ 答案不仅在于更快的芯片，或者散热能力更强的数据中心，它还在于更智能的架构，这些架构强调性能和效率更高的内存和存储，并将内存和存储作为提升系统能效的核心。 

美光很自豪能投资于相关创新技术、合作伙伴关系和系统，让内存成为大规模可持续 AI 的驱动力，从而引领这一转变。AI 拥有强大的力量，这是毋庸置疑的。但是，以高效、可持续方式运行的超大规模 AI 背后的驱动力量，才是决定下一个创新时代的关键。 

让我们一起创造推动 AI 未来的动力！