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DRAM

電壓調節如何使 LPDDR5X 提供高效的 AI 使用者體驗?

Rui Zhou | 2025 年 8 月

我們生活在 AI 驅動的世界,在這個世界裡,臉部識別、即時翻譯和無所不知的虛擬助手不再是新鮮事物,而是眾人認為理所當然的技術。AI 正在改變我們的日常生活,尤其是行動裝置領域,對自動化的需求只會持續增長。預計到 2028 年,支援 AI 的智慧型手機出貨量將達到 9.12 億台,1與 2023 年的 5,050 萬台相比,複合年增長率(CAGR)達到驚人的 78.4%。2到 2028 年,具備 GenAI 功能的智慧型手機預計將占總出貨量的 54% 以上,全球安裝基數將超過 10 億台。1

一面美國國旗矗立在寫有「全國 DRAM 日紀念」的標牌旁

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消費者對實現更多邊緣自動化和智慧化的需求不斷增長,推動了支援 AI 的智慧型手機的普及,使邊緣 AI 成為次世代行動體驗的關鍵推動因素。在裝置上運行 AI 可減少對持續網路連線的需求或對雲端等集中式伺服器的依賴,從而加快回應速度,提高資料處理的安全性。但是,儘管人們對 AI 的期待越來越高,目前的硬體能力卻難以跟上步伐。 

AI 推動先進處理效率 

在 AI 為先的經濟中,資料是基本燃料——每個洞見、預測和決策都源自於它。先進演算法和大型模型的強大程度取決於為其提供資料的品質、數量和可存取性。

大型語言模型(LLM)依賴於龐大、複雜的資料輸入,處理過程需要大量運算資源。在本地裝置上直接運行這些模型(稱為本地裝置 AI)需要能夠處理密集型工作負載的高效能硬體。為了滿足使用者對快速效能、無縫應用程式切換、快速載入時間和延長電池壽命的期望,行動裝置必須支援即時 AI 處理,而無需依賴雲端。這正是記憶體的關鍵所在:它是資料和運算之間的橋梁,使處理器能夠即時存取和處理大型資料集。這種回應速度取決於記憶體的跟進能力。然而,AI 處理和高解析度視訊捕捉等任務會消耗大量的電能。任何進步都需要權衡利弊,在這種情況下,實現如此高的回應速度必然會以電池電量消耗為代價。這就是為什麼具有功耗效率的記憶體或低功耗 DRAM(LPDRAM)對於在提供 AI 所需速度的同時節約能源至關重要。

LPDDR 電源電壓演變圖,X 軸為 lpddr 代數,Y 軸為電源電壓

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免責聲明:VDDQ 可在兩個規格範圍內工作——0.5 伏(規格範圍-1)和 0.3 伏(規格範圍-2)。為簡單起見,本圖使用的是 0.3 伏值,但實際操作電壓可能因系統配置和模式而異。

較低電壓下的驅動效能 

在過去幾代 LPDDR(低功耗雙倍資料速率)記憶體的發展過程中,業界一直致力於突破電壓調節的極限。由於功率是電壓和電流的乘積,因此降低電壓供應水平可直接降低功耗。在功耗要求極高的高速記憶體系統中,即使適度降低電源電壓也能節省大量能源。 

LPDDR5X 這一代行動 DRAM 具有更高的頻寬和更優的功耗效率,透過將曾經統一的 VDD2 軌道重新架構為兩個不同的域,充分體現了這一進步:VDD2H (VDD2 的高電壓域) 和 VDD2L (VDD2 的低電壓域)。這種分離使電壓調節能夠更精準地適配不同效能需求。 

為充分利用此架構,DVFSC(動態電壓和頻率擴展控制)和 eDVFSC(增強型 DVFSC)等技術至關重要。這類技術可根據工作負載需求動態調整電壓和頻率,允許 VDD2H 在低速任務期間以較低的電壓運行,藉此有效降低功耗和延長電池壽命。

一面美國國旗矗立在寫有「全國 DRAM 日紀念」的標牌旁

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記憶體庫和核心邏輯等高效能組件繼續從 VDD2H 和 VDD1 等較高電壓軌道汲取電流,以保持速度和回應性。相比之下,外圍電路和 I/O 功能在 VDD2L 和 VDDQ 等較低電壓軌道上運行,以便在要求不高的任務中減少能耗。

美光在較低 VDD2H 方面的創新 

VDD2H 和 VDD2L 的分離標誌著一個關鍵的進步,它將電源傳輸的彈性和效率提升至新水平。透過識別不需要原始 VDD2 軌道全電壓的組件,工程師使系統能夠在低頻活動期間以 VDD2L 運作,從而在不影響回應速度的情況下降低功耗。

但創新並未止步於此。美光的工程師發現,即使由 VDD2H 供電的元件也可以承受較低的電壓閾值。這促使低 VDD2H(LVDD2H) 的研發——一種經過微調的低電壓版 VDD2H。透過將 VDD2H 的電壓降低至最低可行水平,LVDD2H 模式可在已透過 VDD2L 分離實現的節能基礎上進一步減少能源消耗。

降低 VDD2H 的電壓,尤其是在高速運行模式下,可帶來以下幾大優勢:

  • 降低動態和靜態功耗,減少總體能耗。
  • 改善散熱效能,因為更少的功率意味著更少的熱量。
  • 延長效率至關重要的行動和嵌入式系統的電池壽命


LVDD2H 操作模式

透過廣泛的測試和特性分析,美光工程師定義兩種主要的 LVDD2H 操作模式:標稱模式最小模式。 

在標稱模式下,為了與生態系統能力保持一致,電壓水平在 8.533–10.7 Gbps 時保持在 1.05V,並在資料速率低於 7.5 Gbps 時降低。在最小模式下,LVDD2H 可在整個資料速率範圍內降低。 

EDGE AI 和 DoU 使用案例比較圖

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利用 LVDD2H 實現節能 

美光的內部測試證明了 LVDD2H 在人工智慧標記語言 (AIML) 和使用天數 (DoU) 這兩個主要用例中的重要作用。3在 AIML 工作負載中,將 VDD2H 從 1.060V 降至 0.98V,平均可節省高達 8% 的功耗4該電壓降低測試在 12 種不同 AI 模型上進行,所有模型均顯示出顯著的節電效果。在 LLM 中,Llama 2-13b 的功耗效益最高,達 12%。能耗的降低可直接提升語音助手、照片處理、自動糾錯和聊天機器人等 AI 驅動功能的終端使用者體驗。在 DoU 場景中,電壓降低在八個不同的使用案例中平均產生了 5% 的功耗效益。DoU 使用案例包括使用者在行動裝置上全天進行的典型活動,如在 Facebook 上聊天、聽音樂、瀏覽網頁或觀看影片。

下一個 

更低的電壓可直接降低功耗,以使用者每天都能感受到的方式延長電池壽命。隨著技術以前所未有的速度發展,先進的記憶體解決方案是跟上技術發展的必要條件。美光一直致力於盡可能地提高其設計的功耗效率和效能,為終端使用者創造有意義的影響,並在業內樹立具有能源效率之 DRAM 的標杆。透過與生態系統合作夥伴密切合作,支持協同創新和全行業進步,我們正在塑造資料的未來。我們對創新和卓越的不懈追求,使我們始終保持領先地位,提供推動下一代體驗的解決方案。

 

1. Counterpoint Research。推動智慧型手機 AI 普及的生態系統。2025 年 1 月 10 日發布。https://www.counterpointresearch.com/insight/post-insight-research-notes-blogs-the-ecosystem-driving-ais-democratization-in-smartphones/

2. IDC. 全球生成式 AI 智慧型手機預測,2024-2028 年:2024 年 7 月。2024 年 7 月發布。全球生成式 AI 智慧型手機預測,2024-2028 年:2024 年 7 月

3. 測試配置基於 Qualcomm 平台,在 2R-1β LPDDR5X 上使用 9.6 Gbps,並啟用 eDVFSC。由於本報告的硬體限制,相對於 LPDRAM 頻率的電壓調節固定為 1.06V/0.98V。

4. 由於測試環境的限制,本報告使用的電壓水平(1.060V/0.98V)與 1.05V/0.99V 的標稱設置略有不同。

 

Sr. Manager Product Marketing, Mobile Business Unit

Rui Zhou

Rui is the Senior Manager of Product Marketing for the Mobile Business Unit at Micron Technology. With over 15 years combined experiences of marketing and engineering in high-tech industry, Rui is an expert in product positioning, value proposition, and growth strategy. Rui has an MBA from Portland State University, and both a M.Sc. in IC design and a BEng degree in Electrical and Electronics Engineering from Nanyang Technology University in Singapore.