隨著網絡和數據中心帶寬需求的日益提升，針對高性能內存解決方案的需求也是水漲船高。對于超過400 Gbps的系統開發，以經濟高效的方式實現內存方案的性能和效率已經成為重要挑戰之一。

圖形雙數據速率 （GDDR） 內存最初是為了滿足游戲機和PC的高性能圖形計算需求而開發的，自2008年面市至今歷經十余載，已經在市場中久經考驗，如今也正被應用于網絡和數據中心領域等其他領域，為產品提供低風險、靈活而又經濟高效內存解決方案。

為什么要使用GDDR6

GDDR最初產生是為了滿足人們對于顯卡性能需求的增長。面市以后，GDDR一路高歌猛進，標準更新迅速，帶寬猛漲。到2018年，搭配了256－bit位寬的GDDR6帶寬標準已經可以達到768GB／s，與之對比的是DDR4－3200 25．6GB／s。也就是這一年，國內芯片IP和定制領軍的芯動科技（INNOSILICON）實現了與英偉達同步推出全球先進的GDDR6，在顯存領域率先突破“卡脖子”，也為其在2020年量產首發國內GPU圖形處理器奠定了基礎。

DDR vs． GDDR 容量比較

如今，商用GDDR6的密度已經做到16Gbits，與最高容量的 DDR4 內存芯片一致。GDDR6 器件的帶寬高達512Gb／s，是DDR4 的 10 倍。在未來，GDDR6將按照標準向更高容量更快速度演進。GDDR6的性能優勢，使其成為滿足現代網絡需求的理想選擇。

DDR vs． GDDR 帶寬比較

不僅如此，GDDR6還具有降低總擁有成本 （TCO） 的獨特優勢。下圖比較了三種不同的方法，以滿足 1Tb 交換應用程序的需求。如圖所示，相對于DDR4，采用GDDR6 不僅可以將設計復雜性降低80％，還可以減少 82％ 的PCB面積占用，并將能效提高 44％。

各種主流內存方案的總擁有成本（TCO）比較

對設計者而言，GDDR6還能有效簡化設計。GDDR6 與傳統DDR技術使用的方法類似，主要區別與封裝和引腳相關，遵循相同的設計實踐，因此如果工程師們已經熟悉GDDR5設計，那么過渡至GDDR6將是非常順滑的設計體驗。

自主GDDR6賦能人工智能

進入人工智能時代，以AI為代表的新興應用驅動AI服務器市場穩步發展，AI服務器為AI應用場景多樣化提供了硬件基礎。GDDR6能滿足人工智能計算中對大場景、大計算的需求，適用于圖像識別、高速計算等各個領域，是保障國家信息安全和產業經濟安全關鍵性技術。

在人工智能領域，為了增強神經網絡的推理準確率，網絡結構日趨復雜，伴隨而來的是參數量和計算量的急劇增加，這對硬件平臺提出較高的要求。為了解決國內人工智能市場應用的這一問題，芯動科技（INNOSILICON）推出了基于智能視覺處理器系統的全自主高速GDDR6產品，并入選“2020年度蘇州工業園區人工智能優秀應用案例”。

項目先從處理器體系結構層次、深度學習算法層次、數據層次、視覺應用層次，分析視覺應用的特征，以及對處理器微體系結構相應的需求出發。然后，采用時空復用設計方法，用與單權重多線程執行模型，設計出高并行、可重構、可擴展、和低功耗的視覺處理器芯片。采用芯動科技自主研發的GDDR6 技術，該技術屬高帶寬顯存技術，實現了可編程智能AI處理器，支持高性能人臉識別和模式識別，從硬件加速和編譯器全工具鏈條。

據了解，芯動最新開發的GDDR6技術，是業界最高帶寬內存，已被證實是提高數據傳輸速度最為有效的方法。GDDR6一改以往GDDR1／2／3／4／5／5X只有一個讀寫通道問題，使用雙通道，雖然位寬變小了，但是實際上效率更高以后，會帶來明顯的性能提升。至目前為止國外只有一家公司英偉達實現了量產。芯動作為全球GDDR6商用IP提供商，將推動產品廣泛運用在AI人工智能、數據中心、高性能計算等重要領域。

除了此次獲獎產品采用的GDDR6技術，芯動DDRn／LPDDRn／GDDRn并行接口IP核也是全球領先的最重要的高端IP之一，在各種SoC中使用很廣。其中DDR4作為DDR3的升級產品，高性能、低功耗，成為各種高端移動AP處理器，計算機服務器系統、臺式電腦和筆記本電腦用高速、低功率組件的新一代SoC數據接口標準，并進入高清電視手機等消費電子產品。