只有阿里腾讯才懂的芯片秘密

作者| 宇多田

出品| 虎嗅科技组

封面来自视觉中国

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。

图片来自企名片

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”，是目前大陆唯一一家拥有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第一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 。

它的最大优势，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。

3D堆叠PIM-HBM

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，如今在顶级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， 第一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最大。”

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最大助力之一；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——

最好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”的最大原因之一。

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。

我是虎嗅科技组主笔傅博，关注半导体与自动驾驶。（微信：fudabo001，加微信请务必备注身份）

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美版知乎：美国在芯片技术上保持绝对领先，对中国的芯片实施禁令

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美国一位网友在美版知乎上提出了一个问题，他问道：美国是否相信对中国实施芯片禁令将确保其在技术领域保持领先地位长达10年？这是否属实？如果是，为什么？如果不是，又有何原因呢？

让我们深入研究这个问题，并通过审视各位不同国家网友的回答来获得更多洞察。

澳大利亚的Peter Kaye认为，中国绝不会如此幼稚。他坚信中国不会被禁令阻止，如果美国能够制造芯片，那么中国也有潜力做同样的事情。他提到了华为提交的7纳米节点专利，这暗示着中国的技术实力。他认为，美国对中国出售芯片的禁令将自食其果，失去了一个价值数十亿美元的市场，同时激发了中国自主研发和制造芯片的动力。

马来西亚的Chong Kt则引用了一句老话：“如果有足够的努力和金钱，猪也能被教得飞起来！”他指出，如今硅谷的许多研究人员和工程师都来自中国或印度，这些优秀的技术人才已经回到了自己的国家，推动着芯片技术的发展。他认为中国甚至印度都有可能赶超甚至超越美国。从这个角度看，美国对中国出售芯片的禁令，将使美国失去了向全球最大的芯片消费国销售的机会。

美国加利福尼亚的Steven Mak提出了不同的观点，他认为，花费数十亿美元的纳税人资金不会改变美国和中国市场之间的力量关系。他认为，这个十年的时间框架只是将预期结果延长到比整个西方国家，尤其是美国能够掌握的时间范围更远。

以上各位网友的回答都在探讨美国对中国实施芯片禁令的影响。他们都指出，禁令可能会导致逆效果，激发中国在芯片领域的自主研发能力，并可能推动中国在技术上赶超美国。同时，有人也认为纳税人的资金投入并不会改变市场力量的天平。

总结而言，美国是否能够通过芯片禁令保持领先地位长达10年仍然是一个具有争议的问题。未来的发展将取决于中国的自主研发能力、市场机会以及全球技术竞争的演变。在这一问题上，不同国家网友提出了不同的观点，这使得这一问题更加复杂和有趣。

现在，让我们深入研究这些观点，通过更多的例证、引用、数据和案例来支持这些观点，以及引入新的视角和思考方式。

华为的7纳米节点专利是一个有力的例证，表明中国在芯片技术领域取得了重大进展。这个专利的提交是中国在自主研发方面的重要一步，它显示出中国不仅有能力生产芯片，还有能力创新。

此外，全球技术人才的流动也是一个需要考虑的因素。中国和印度的科技精英正回国推动技术发展，这不仅促进了本国技术产业的增长，也为这些国家在全球技术竞争中提供了更多机会。

市场规模也是一个关键因素。中国作为全球最大的芯片消费国，拥有巨大的市场需求。如果美国不向中国出售芯片，那么美国芯片制造商将失去这个庞大的市场，这可能对它们的业绩产生负面影响。

另一方面，纳税人的资金投入不一定能够改变市场力量的天平。虽然政府可以投入大量资金来支持技术研发，但市场的发展更多地受到市场需求和市场竞争的影响。政府的干预可能会有限制，尤其是在全球市场上。

综上所述，美国对中国实施芯片禁令可能会产生复杂而不确定的影响。禁令可能会激发中国的自主研发能力，推动技术进步，但同时也可能损害美国芯片制造商的市场份额。最终，未来的发展将取决于各种因素的相互作用，包括技术创新、市场机会和全球竞争力。

总结：

美国对中国实施芯片禁令引发了广泛的讨论和争议。不同国家网友提出了不同的观点，对禁令的影响持有不同看法。一些人认为禁令可能激发中国的自主研发能力，推动技

术进步，甚至可能导致中国在芯片领域超越美国。他们指出，华为的7纳米节点专利已经显示出中国的实力，而且中国在吸引全球技术人才方面也取得了巨大成功。此外，中国作为全球最大的芯片消费国，市场规模巨大，美国不向中国出售芯片可能会对美国芯片制造商造成严重损失。

然而，也有人持不同意见，认为美国的禁令不会改变市场力量的天平。他们强调，数十亿美元的纳税人资金注入并不足以扭转整个市场格局。技术领域的竞争受多种因素影响，包括创新能力、市场需求以及全球市场的变化。政府的介入虽然有一定作用，但不一定能够决定胜负。

综上所述，美国对中国的芯片禁令将在未来引发许多复杂的影响和变化。无论如何，这个问题的关键在于如何看待技术领域的全球竞争。随着时间的推移，技术的发展和市场的演变将最终决定哪个国家在芯片领域占据领先地位。

总的来说，美国的芯片禁令引发了对技术领域未来发展方向的广泛关注。尽管有各种观点和争议，但唯一确定的是，技术的竞争将继续演化，而全球各国都在竭力争取在这一竞争中占据优势地位。这需要不断的创新、市场洞察力和国际合作，以应对未来不确定性和挑战。

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