K9K4G08U0M-PCB0DDR内存主图

K9K4G08U0M-PCB0DDR内存参数

制造商IC编号K9K4G08U0M-PCB0

厂牌SAMSUNG/三星

IC 类别FLASH-NAND

IC代码512MX8 NAND SLC

脚位/封装TSOP

外包装TRAY

无铅/环保无铅/环保

电压(伏)2.7V-3.6V

温度规格0°C to +85°C

速度

标准包装数量

标准外箱

潜在应用

K9K4G08U0M-PCB0DDR内存相关信息

存算一体的优势

在谈基于 NOR 闪存架构 AI 芯片的特点和优势之前，先来看一下存算一体芯片的优势及其能够解决的主要问题。

目前来看，不论是 PC 还是超算，处理器和存储芯片都是分离的，这就是冯诺依曼 50 多年前确立的计算架构。随着技术的发展，存储计算分离的架构瓶颈越来越明显。

一般芯片的设计思路是增加大量的并行计算单元，比如上千个 AI 卷积单元，这样，需要调用的存储资源也在增大，然而，在传统的计算架构当中，存储一直是有限且稀缺的资源，随着运算单元的增加，每个单元能够使用的存储器的带宽和大小将逐渐减小，而随着人工智能时代的到来，这种矛盾显得愈加突出，特别是对于物联网来说，网络的每一层，现有权重和每个 AI 训练示例的元素都被加载到处理器的寄存器中，然后相乘，并将结果写回到存储器中。这样，性能瓶颈就不是在计算一侧了，而是处理器和存储器阵列之间的带宽。存储器和处理器之间的这种分离是冯·诺依曼架构的定义特征之一，并且存在于几乎所有现代计算系统中。

这种“存储墙”的高起正在阻碍着 AI 产业的发展，可以说，存储器是 AI 芯片发展的最大瓶颈。

在很多 AI 推理运算中，90%以上的运算资源都消耗在数据搬运的过程中。芯片内部到外部的带宽，以及片上缓存空间限制了运算的效率。因此，在业界和学术界，越来越多的人认为存算一体化是未来的趋势，可以很好地解决“存储墙”问题。

如果能够让计算和内存更紧密地结合在一起，甚至是在内存内进行计算，就可以大幅提升数据的传输效率，同时节省更多的电能，因为在内存和计算之间不再需要往返太多次数，一切处理过程都再同一芯片内完成了。

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