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張貼者： |
Jennyliu
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| 時間： |
2025/12/30 上午 08:13:00
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SRAM取代DRAM？ 聯發科NPU領航 採存算一體，在邊緣AI裝置發揮關鍵作用 鈺創 華邦
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SRAM取代DRAM？ 聯發科NPU領航 採存算一體，在邊緣AI裝置發揮關鍵作用 鈺創 華邦 力積電 愛普
2025.12.30
SRAM存算一體優勢
AI運算架構正迎來關鍵轉折。輝達斥資約200億美元，取得新創公司Groq的語言處理器（LPU）技術授權，顯示AI晶片龍頭正加速布局非傳統GPU路線。半導體業者分析，SRAM多整合於邏輯製程內（on-chip），由台積電、三星等晶圓代工廠提供；而聯發科旗艦級手機晶片天璣9500的NPU即採用存算一體架構，凸顯SRAM在邊緣AI裝置已開始發揮關鍵作用。
輝達重金押注LPU
SRAM EDA（電子設計自動化）工具業者芯測觀察，記憶體內運算（Computing in Memory, CIM）晶片正以SRAM取代部分DRAM配置，Groq的LPU即採用相關解決方案。半導體業者分析，隨著LPU、GPU與TPU各自鎖定不同運算場景，2026年起，AI晶片將正式進入「多架構並行」的新世代。
SRAM具備高效能與低延遲優勢，但集成度較低、功耗高於DRAM，且需占用較大晶片面積；相同面積的晶圓可製作更大容量的DRAM，使SRAM成本相對偏高。芯測指出，SRAM可作為處理器（CPU）與主記憶體之間的快取記憶體，提供快速回應速度，應用於CPU的一級與二級快取。
Groq LPU成代表案例
目前已有不少AI推理晶片與CIM架構晶片，以SRAM取代部分DRAM，藉此獲得更快的存取速度與更低的刷新延遲。Groq為代表性案例，其開發的語言處理器（LPU）單顆晶片整合高達230MB SRAM，內建記憶體頻寬上看80TB／s，成功避開傳統DRAM與外部記憶體的頻寬瓶頸。
聯發科在天璣9500所搭載的超能效NPU，也首度以存算一體架構打造，實現AI模型常駐運行，達到Always-On體驗。晶片業者分析，儘管SRAM整體擁有成本較高，但在AI推理運算中可大幅減少資料來回傳輸延遲，對邊緣AI裝置而言，更有助於降低DRAM搭載數量並精簡系統體積。
可精簡系統體積
全球少數專注於SRAM測試與修復的EDA供應商芯測指出，大量內建SRAM的ASIC架構正逐步浮上檯面，也讓過去被視為理所當然的HBM路徑，出現重新評估空間，意味未來晶片內部的SRAM比重將進一步提高，且關鍵性持續上升。
供應鏈透露，芯測客戶涵蓋一線晶圓代工廠與IC設計公司，其EDA產品支援記憶體相關的修復（Repair）技術。隨著AI技術快速演進，AI系統中CPU、GPU等處理器對SRAM的依賴度將明顯提升，可望為相關EDA業者帶來新一波營運成長動能。
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