SRAM CIM的后续发展之我见

SRAM CIM的后续发展之我见

目前CIM技术已经应用在诸多存储器上，如主流存储器SRAM，DRAM，Flash，以及新型NVM，如RRAM，PCM，FeRAM，MRAM等。其中SRAM CIM是一个进展较快的方向，主要受益于其工艺上的成熟性，与CMOS先进工艺的高度兼容，并且SRAM的高速度也是SRAM CIM性能上的一个重要优势。

工业界对于SRAM CIM技术的关注度也是很高的，TSMC已经连续四年在ISSCC和VLSI上介绍先进的Digital SRAM CIM工作^{[1][2][3][4][5]}，使用Digital CIM的动机被阐述的非常清楚，对于目前日益增长的AI计算需求来说，与先进工艺的兼容性与高性能是需要重点关注的特性，而在先进工艺节点下，Analog CIM方案受到器件匹配，二级效应，寄生参数等诸多限制因素。因此他们在Digital CIM方案上持续深耕，并与MediaTek合作发表了一个用于超分辨率应用的芯片^[6]。

我在之前的博客中谈过，采用先进工艺与否，以及应用对位数和精度上的要求，是判断Analog CIM和Digital CIM哪个Prefer的主要分野。对于不需要先进工艺且对位数和精度要求低的应用，如边缘端的一些IoT应用，Analog CIM是更好的选择，而对先进工艺或位数和精度要求高的应用，如目前的LLM等，Digital CIM是更好的选择，在两者的边界上，Hybrid CIM是可以考虑的重要方案，当然现在的Analog CIM本身也在引入Accumulator，Adder Tree之类的部件来实现某种意义上的Hybrid，另外依据高低位，或计算环节对最终计算精度的影响，来决定Digital和Analog的分配，也是Hybrid CIM设计的一个重要关注点^[7][8][9]。

但回到SRAM CIM技术本身来说，作为一个尚未完全成熟的技术，目前我认为主要的限制来源于两个方面，一个是整体软硬件栈的不完善，另一个是SRAM的密度/容量限制。

先从软硬件栈的角度来说，软件上^[10]为了与现有的成熟代码库兼容，需要对驱动层和中间层做出修改，以适配框架层进而支持应用层：

但硬件也需要对软件做出相应的适配，从目前大部分CIM的设计上来看，并没有从BLAS（基础线性代数程序集）的角度来反思CIM的结构设计，更多集中在GEMV和GEMM两类运算上，而转置，交换，加法，实数点积，求秩等操作并没有被纳入考量。当然，从专用性的角度来说，对于完全面向AI推理应用的CIM设计来说，GEMV和GEMM已经可以满足几乎全部的需求，但从长远来看，CIM如果想要登堂入室，真正纳入现有的计算机体系结构之中（如CPU，GPU中），那么解决功能上的局限性是一个非常重要的问题（当然难度也是显著的）。

而SRAM的容量/密度限制是另一个重要的问题，存算最初的动机就是尽可能的减少内存数据搬运，从而减少这部分带来的功耗，但从实际情况来看，目前发表的论文，其容量基本上限制在数十到数百Kb的量级，并不能看到大容量的SRAM CIM工作，这方面固然有芯片面积限制的因素（目前的论文还没有出现大型SRAM CIM芯片，基本都是几mm乘几mm的小芯片），但也是SRAM本身容量/密度限制的一个体现，因为即使是商用CPU/GPU，其片上Cache容量依旧不大，L1 Cache往往只有32KB或64KB，但L2和L3 Cache得容量扩张是迅速的，可以到数十M的量级。如果SRAM容量小，那么大批量的数据仍然需要流进/流出SRAM，这样以存算的初衷来说，实际上并没有达到目标。但SRAM本身结构带来的密度/容量限制，使得大容量的片上SRAM的实现并非易事。

一个破局的角度是通过先进封装的方式，例如AMD的3D V-Cache的思路^[11]。

另一个是类似Cerebras，Dojo或者Groq一样，想尽一切方法榨干片上面积去堆SRAM容量，其他的设计部分为SRAM让道，采用完全偏向专用设计的思路。说到这里，我觉得Groq其实已经在采用类似于近存计算的思想设计芯片了。

综上所述，我想这是两条并行的路径，从短期的视角来看，SRAM CIM技术乘着AI的浪潮，通过专用化的方法提升容量，且只关注于AI运算所需要的算子进行设计，是一条清晰且新人繁多的宽阔大路。但从长期的视角来看，如果CIM技术想要拓宽应用，而并非只作为AI技术的一个子集，真正想要成为未来计算机体系结构经典技术的一份子的话，完整的对BLAS的硬件支持，以及通过先进封装之类的方式融入现有的memory hierachy的一份子是必要的，这是一条小路，但小路上也可能会有好的风景。

引用

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1. Y. -D. Chih et al., "16.4 An 89TOPS/W and 16.3TOPS/mm2 All-Digital SRAM-Based Full-Precision Compute-In Memory Macro in 22nm for Machine-Learning Edge Applications," 2021 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2021, pp. 252-254, doi: 10.1109/ISSCC42613.2021.9365766. ↩︎

2. H. Fujiwara et al., "A 5-nm 254-TOPS/W 221-TOPS/mm2 Fully-Digital Computing-in-Memory Macro Supporting Wide-Range Dynamic-Voltage-Frequency Scaling and Simultaneous MAC and Write Operations," 2022 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2022, pp. 1-3, doi: 10.1109/ISSCC42614.2022.9731754. ↩︎

3. H. Mori et al., "A 4nm 6163-TOPS/W/b 4790-TOPS/mm2/b SRAM Based Digital-Computing-in-Memory Macro Supporting Bit-Width Flexibility and Simultaneous MAC and Weight Update," 2023 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2023, pp. 132-134, doi: 10.1109/ISSCC42615.2023.10067555. ↩︎

4. C. -F. Lee et al., "A 12nm 121-TOPS/W 41.6-TOPS/mm2 All Digital Full Precision SRAM-based Compute-in-Memory with Configurable Bit-width For AI Edge Applications," 2022 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits (VLSI Technology and Circuits), Honolulu, HI, USA, 2022, pp. 24-25, doi: 10.1109/VLSITechnologyandCir46769.2022.9830438. ↩︎

5. H. Fujiwara et al., "34.4 A 3nm, 32.5TOPS/W, 55.0TOPS/mm2 and 3.78Mb/mm2 Fully-Digital Compute-in-Memory Macro Supporting INT12 × INT12 with a Parallel-MAC Architecture and Foundry 6T-SRAM Bit Cell," 2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2024, pp. 572-574, doi: 10.1109/ISSCC49657.2024.10454556. ↩︎

6. M. -E. Shih et al., "20.1 NVE: A 3nm 23.2TOPS/W 12b-Digital-CIM-Based Neural Engine for High-Resolution Visual-Quality Enhancement on Smart Devices," 2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2024, pp. 360-362, doi: 10.1109/ISSCC49657.2024.10454482. ↩︎

7. A. Guo et al., "34.3 A 22nm 64kb Lightning-Like Hybrid Computing-in-Memory Macro with a Compressed Adder Tree and Analog-Storage Quantizers for Transformer and CNNs," 2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2024, pp. 570-572, doi: 10.1109/ISSCC49657.2024.10454278. ↩︎

8. Y. Yuan et al., "34.6 A 28nm 72.12TFLOPS/W Hybrid-Domain Outer-Product Based Floating-Point SRAM Computing-in-Memory Macro with Logarithm Bit-Width Residual ADC," 2024 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2024, pp. 576-578, doi: 10.1109/ISSCC49657.2024.10454313. ↩︎

9. P. -C. Wu et al., "A 22nm 832Kb Hybrid-Domain Floating-Point SRAM In-Memory-Compute Macro with 16.2-70.2TFLOPS/W for High-Accuracy AI-Edge Devices," 2023 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2023, pp. 126-128, doi: 10.1109/ISSCC42615.2023.10067527. ↩︎

10. J. Kim, B. Kim, and T. Kim, Processing-in-Memory for AI: From Circuits to Systems. Springer International Publishing, 2022. [Online]. Available: https://­books.google.co.jp/­books?id=S0V6EAAAQBAJ ↩︎

11. J. Wuu et al., "3D V-Cache: the Implementation of a Hybrid-Bonded 64MB Stacked Cache for a 7nm x86-64 CPU," 2022 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), San Francisco, CA, USA, 2022, pp. 428-429, doi: 10.1109/ISSCC42614.2022.9731565. ↩︎