只有阿里腾讯才懂的芯片秘密

就在昨天，中国内存厂商长鑫存储（便是睿力集成），其悄然变更的股东信息引发了一些媒体和产业骚动。

因为在新增的19位股东中，“阿里巴巴”“腾讯”这两个名字极为引人瞩目。

合肥长鑫，这家成立于2016年，但注册资金高达485.7亿人民币的“创业公司”，是目前大陆*一家拥有Dram内存自主生产能力的芯片厂，背负着众多期望。而毫不意外，这个作为服务器“三大物理硬件”之一的内存芯片类型，对云计算巨头有多重要，自然不必多说。

易失性存储器 Dram，与NAND闪存同为存储产业最为流行的芯片类型，是一个全球规模约为900亿美元的市场（数据来自TrendForce）。这个数字看起来虽然并不庞大，但几乎被三星、海力士以及美光三巨头瓜分完毕。

因此，从供需稳定来看，正是由于真正Dram制造厂在国内的稀缺性等原因，让管理着庞大服务器机群的云计算厂商，需要提高对N种采购备选方案的掌控力。

作为超大数据中心的运营者，云厂商们都是Dram芯片的巨大消耗者。举个例子，亚马逊曾在2019年因三星Dram产品在设计层面存在底层缺陷而取消订单，对后者当季营业利润打击很大。

另一方面，权威市场分析机构Digitime整合业内消息来源认为，2022年云服务器和数据中心应用将成为Dram芯片市场主要增长动力，恢复大量出货势头，预计整体市场需求将增长15-20%；此外，美光在2022*财季的数据重心业务增幅高达70%，主要贡献来自Dram与SSD产品。

而消息人士告诉虎嗅，业内预计从2022年第二季度开始，数据中心需求才能更加明显。

云巨头的硬件掌控力野心

另一边，毋庸置疑，与CPU、GPU及各类加速器一样，存储芯片对服务器架构创新与性能的颠覆同样具有极其重要的影响。

对于云厂商，巨大的计算并行处理量与神经网络规模巨幅增长，必然要求处理器更快从内存获取数据（这一点在文章《干掉英伟达？》里曾多次提及）。但宁畅信息技术专家告诉虎嗅，当前计算机是冯诺依曼架构，计算数据必须放在Dram内才可计算。所以，程序的大小决定了内存的大小。

“因此，单个程序和数据占用内存空间不断增加，导致内存容量持续扩张。为保持性能不下降，内存速率需与计算核数量同步增加。但实际已经快做不到了。”

去年，IEEE研究员兼3D存储芯片专家Joungho Kim也曾喊话，内存与处理器之间的性能差距比任何时候都要大，冯诺依曼架构现在应该叫“冯诺依曼瓶颈”。

因此，更多内存技术创新，在近年来，便围绕“怎样减少数据在芯片间的移动”展开了。

在阿里云开发者社区，数据专家曾详细科普过HBM（高带宽内存）、HBC（混合存储立方）等新型服务器内存。这一技术路径的思路比较直接好懂——让内存尽可能靠近CPU或GPU。

（经提醒，这里需要着重强调一下：这里指的是HBM技术在内存产品上的创新，早在2016年AMD等企业就已经提出过HBM方面的创新点）

更具体一点，就是将处理器与内存堆叠成一个3D矩阵，然后凿在服务器主板上。

它的*优势，理论上，便是可以在极低频率与能耗下带来大带宽。

这一技术路径反应在产品上，便是2021年8月三星发布的内存处理芯片——HBM2-PIM。三星技术专家用一种叫做硅穿孔（TSV）的互联线把Dram垂直连在一起，放在逻辑芯片上（下图）。

通俗一点讲，就是让一堆Dram簇拥着计算单元，齐心协力做跟AI任务相关的神经网络计算。

这一技术在2021年曾引起过存储产业内的轰动，但还尚停留在实验阶段。不过，头部存储企业已纷纷闻风而动。譬如，美光悄然为一种3D Dram技术提交了专利申请，而半导体材料巨头应用材料也迅速发布了一套3D Dram材料工程方案。

正如，EEtimes所说，这可能需要好几年，但 Dram 很可能会追随NAND的脚步，走向3D。

而阿里前段时间也曾发布过基于Dram 的3D 堆叠存算一体芯片，相关论文还被ISSCC 2022收录。当然，此为研究，并未投产，但这也是一个非常重要的信号。

很显然，对于服务器基础架构一直十分重视的云巨头，在以肉眼可见的方式，逐步“吞噬”服务器架构中的各个核心关键点——

以亚马逊AWS为例，在2015年收购以色列的安纳普尔纳峰实验室后，便从2017年开始，陆续推出了DPU芯片Nitro、Arm服务器CPU Graviton、Graviton2及Graviton3，以及机器学习训练加速器 Trainium 和机器学习推理加速器 Inferentia。

而阿里等中国云巨头在芯片研发上获得启发的时间，恰好是在AWS发布Nitro DPU前后。如今，基本也完成了从服务器CPU到AI加速器的“同等类别装备”。

基本可以明确的是，自亚马逊开了先河后，不断垂直整合云计算从底层到上层业务，把服务器架构自研能力掌握在自己手里，如今在*云厂商间已经达成了共识。

“阿里的野心，或者说魄力很大。” 

一位不具名的服务器专家告诉虎嗅，阿里基础架构事业群AIS，在服务器架构自研与创新走的挺快，只是因为比较底层所以外界不太了解，知乎上甚至有人直接把他们归为“做运维的”。

由于这个事业群相当于整个阿里云软硬基础设施的“管家”，所以，各类技术专家集结在一起，必须在服务器、内核、容器、JVM、调度、数据库、存储、中间件等多个数据中心“节点”上做迭代与创新，当然，它也在采购和销售上有KPI指标。

“在存储这一块，他们是有一些想法的。基本是两条路， *个当然是买现成的三星海力士美光，另一个是从前年开始吧，阿里自己买‘颗粒’（内存芯片），来自己做DIMM。” 他说，AIS在实验室水平上应该没问题，量产可能会有挑战。

“更重要的是看他们的整合思路——加速卡（AI, 存储）、网路（DPU/SmartNIC)。芯片是平头哥或其他部门来做，但需求方则是AIS、阿里云以及蚂蚁金服。需求方也非常重要，决定了用什么、怎么用，以及怎么用能够让效能发挥到*。”

他提醒我们要关注英特尔 IDM2.0开放战略，特别是不久前“要对外授权X86的策略和猜测”——“我想，很多人应该很快会有动作的”。

此外，根据虎嗅近一两年来从多方了解到的信息显示，阿里在云基础设施硬件创新和战略速度层面，虽然存在部分争议，但在国内的确要胜其他云厂商两三筹。

很明显，对国内存储市场的重视和投资，无论是保证供应链稳定还是技术创新，都极为有必要。

只有云厂商才能推动的存储芯片进步

在2020年写台积电时，我们就曾提过，如果说苹果、高通、英伟达们高端产品的成功，台积电的先进制程工艺必然是*助力之一；那么台积电总是能占领最小制程高地的原因，前者也必然功不可没——

*的下游技术与产品给你“导航”和试错，才能跟竞争对手打出一个漂亮的时间差。

那么云计算与半导体的关系同样如此。

譬如谷歌推出TPU时被普遍叫好，并使得GPU厂商产生警惕。很大原因便是，作为成千上万块芯片并行运算的使用者，云厂商太清楚芯片的问题到底出在哪儿了，毕竟样本实在是丰富。

早在几年前，多伦多大学曾做过一个关于“Dram致命缺陷”的重要课题。

他们经过多方周旋，终于从阿贡等大型国家实验室、谷歌和Facebook的大型数据中心取得了大量宝贵样本。让他们感到震惊的是，关于Dram的错误很常见，而一些数据中心的重大宕机事故更是源自Dram失常。

以谷歌为例，他们发现12% 到45% 的谷歌机器每年至少会遇到一次 DRAM 错误，有0.2%到4% 的机器由于 DRAM 错误无法纠正而意外关闭。

而在以往，无论是大型数据中心还是个人电脑中，产业内都会把Dram错误更多归咎于“软性问题”——根据IEEE杂志的解释，当物理设备在完全正常工作下，会受到某种短暂干扰（如宇宙射线产生的粒子）因而破坏了存储数据。

但这个想法此前几乎没有充分的实验支撑，某种程度上就是缺乏样本。没错，企业数据中心不愿透露，而实验室的样本量又少。实际上，经过他们的调查，结果令人震惊，其实大多数错误来自“硬性错误”。

没错，就是Dram芯片本身存在的问题。

调查者获得了谷歌某些数据中心的权限，在调查后发现，是一小部分机器造成了大部分错误。也就是说，错误倾向于一次又一次地出现在相同的内存模块上。

那么我们试想一下，如果是软性错误，譬如某个射线粒子导致Dram失常，那么应该被击中的几率是相同的。这就意味着，以前的论断都是错误的。

IEEE最后给出的解决方法偏向于云计算厂商，譬如，利用计算机操作系统来删除和预测内存错误地址或内存页。

但从硬件角度来思考，云厂商恰恰能发现那些实验室和消费端产品测试不出的硬件错误，极有利于半导体厂商改进和升级下一代硬件。

这可能也是云厂商一个个被戏称为“已变成CPU或存储器公司”的*原因之一。

但无论如何，从设计、制造、量产等综合难度上，硬件需求量庞大的云厂商依然需要强依赖于半导体厂商。而云厂商的自我底层革新，以及与半导体巨头的紧密合作，或许在3~5年里，会对我们国内尚未壮大起来的存储等其他方面的自研能力，有一些实质性的帮助。