SK海力士利用DRAM进行计算，AI推理性能提升3.2倍

SK海力士利用DRAM进行计算，AI推理性能提升3.2倍图1

SK海力士开发了一项新技术，无需额外的专用逻辑电路，即可利用通用DRAM进行人工智能（AI）计算。随着AI行业重心从模型训练转向推理——数据传输的重要性随之凸显——SK海力士正致力于开发能让存储器参与计算（而不仅仅是存储数据）的技术。

据业内人士9月15日透露，来自SK海力士美国分公司（SK Hynix America）和康奈尔大学的研究人员将在MICRO 2026会议上展示关于“C³”技术的研究成果；该技术利用通用DRAM进行AI计算。MICRO是计算机体系结构领域的顶级国际学术会议，将于10月31日至11月4日在希腊雅典举行。去年，SK海力士也曾在MICRO会议上举办专题讲座，展示了HBM（高带宽内存）、CXL（计算快速链接）和PIM（存内处理）等下一代存储技术。

C³是一种基于“利用DRAM进行处理”（PuD）技术的架构，即直接利用DRAM本身进行计算。在传统计算机系统中，存储在DRAM中的数据必须传输至中央处理器（CPU）或图形处理器（GPU）进行计算，然后再传回存储器。相比之下，C³利用现有的通用DRAM进行特定计算，无需对DRAM进行硬件改动，从而减少了处理器与存储器之间的数据传输。

据SK海力士美国分公司介绍，通过应用C³技术，研究团队将量化大语言模型（LLM）的推理吞吐量提升了高达3.2倍。“密集检索”（Dense Retrieval）——即从海量数据集中识别出与查询语义相关信息的过程——其吞吐量提升了高达2.4倍，能效则提高了高达6.2倍。SK海力士美国分公司指出，C³是首个在无需硬件改动的情况下，于通用DRAM上实现可靠存内计算的案例。 PuD 是一种 PIM（存内计算/Processing-in-Memory）技术，通过让内存参与计算来减少数据移动。传统的 PIM 通常涉及在内存中增加专用计算功能来处理数据，而 PuD 的不同之处在于，它利用 DRAM 自身固有的运行特性来进行计算。

SK 海力士（SK Hynix）正在开发多种技术，旨在通过在内存内部执行计算来减少数据移动。在 CES 2026 上，该公司展示了“AiMX”（一种基于 PIM 的 AI 加速解决方案）和“CuD”（Compute using DRAM，即直接在 DRAM 单元内执行简单运算）作为下一代 AI 内存技术。随着 SK 海力士美国团队对利用通用 DRAM 实现 PuD 的研究深入，内存参与计算的方式正变得日益多样化。

这一发展趋势与 AI 领域的重心转移相契合：即从侧重于创建大规模模型的“训练”阶段，转向侧重于部署已训练模型以提供实际服务的“推理”阶段。为了与用户进行持续对话或执行复杂任务，AI 必须保留并不断利用先前处理过的信息。

为此，部分已处理信息会作为“KV 缓存（KV cache）”存储在内存中。然而，随着对话和任务的延长，需要存储的数据量随之增加，这不仅给内存容量带来了压力，也加重了数据传输过程的负担。在上个月举行的“FMS 2026”大会上，SK 海力士解决方案开发部门负责人 Kim Cheon-seong 表示：“随着 AI 从侧重训练演变为大规模推理，并最终迈向‘智能体 AI（agentic AI）’，基础设施的竞争力将不再仅仅取决于单一内存产品的性能。”他补充道：“整体效率将取决于内存层级的布局与互连方式，以最大限度地减少数据移动。”

随着对 PIM（存内计算）、PuD（近数据处理/Processing-near-Data）和 CuD（近数据计算/Computing-near-Data）等多种技术路径的持续研究，内存的角色正在发生转变：它不再局限于简单的数据存储与传输，而是开始承担部分 AI 计算任务。不过，业界普遍认为，由于其中许多技术仍处于研发阶段，距离实现商业化尚需时日。一位业内人士指出：“人工智能需要处理的数据量极其庞大，这正推动着人们积极研究各种技术，旨在通过减少数据传输和降低功耗来提升效率。”然而该人士也强调：“若要将这些技术部署到人工智能服务器层面，必须仔细评估封装结构和计算负载等多种因素。”

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