美光 COMPUTEX 2019 揭示人工智能布局与愿景

美光日前于2019台北国际电脑展 COMPUTEX上，揭示其在人工智能上的布局与未来愿景。美光认为数据是今日的全球货币，预估全球需传输、储存、分析的数据量将于九年内成长十倍，至2023年时达103ZB。面对如此庞大的数据量，如何将其转化为信息并从中挖掘有用的洞见将是一项难题，而人工智能在数据分析的过程扮演要角。若以比喻说明，人工智能以运算为脑，存储器与储存则为其心。

根据美光委托Forrester访问建构人工智能平台的工程师和IT专家的结果显示，开发人工智能系统时，首要考量并非运算，而是如何打造存储器与储存架构以满足庞大运算需求。报告中有超过九成的受访者表示，存储器与储存架构攸关开发人工智能系统的成败，储存与存储器吞吐量的重要性更胜于运算，且运算与存储器间的距离越来越近。

美光运算与网络业务部门资深副总裁暨总经理Thomas T. Eby表示，「美光本身就是人工智能应用的最佳案例。透过导入人工智能至生产厂区，美光得以增加生产良率、促进工作环境安全与提升整体效能」Thomas T. Eby 进一步指出，「美光引入人工智能打造智能制造，所得到的成果包括达到成熟良率的时间缩短25％、提升晶圆产出10％以及产品品质事件减少35％，效果显着。」

美光在晶圆生产设备上安装300具麦克风，以辨别异常情况、缩短机器停工时间、预测设备问题、落实预防维护，并在「电性针测缺陷分类」(classification of electrical failure data)与「晶圆影像自动侦错分类」(Wafer Image defect classification)中，同样也运用人工智能。美光自全球超过500组服务器、超过8000项来源，蒐集大量的内部生产数据，由数据科学家从中挖掘洞见，开发出人工智能与机器学习模型，进而改善制程。相关成果相当显着，让美光在2018 CIO 100竞赛中获颁IT领导力大奖。

在自驾车的存储器需求方面，Thomas T. Eby也表示，未来每辆L5级自驾车，将会配置8~12个分辨率高达4K~8K的显示屏幕，而为了支持V2X连结，存储器每秒需处理 0.5-1 TB的数据量，在车内娱乐系统方面，存储器带宽需求每秒也将达150-300 GB。未来自驾车将会像飞机一样有黑盒子，以每30秒持续录制片段，纪录车内外状况，因此存储器带宽需求每秒也达到1 GB。此外，在车辆生命周期中，会重复写入的数据加起来将有150 PB(Petabyte)，所以对存储器与储存的效能与耐用性要求会特别高。

除了人工智能应用外，服务器硬件布建的趋势亦推升存储器和储存的成长幅度，涵盖如下：

1. 人工智能：服务器硬件布建趋势的驱动力为人工智能等应用，这些要求存储器必须邻近运算的工作负载，亦被称为「存储器内运算」。

2. 异质运算平台：随着人工智能工作负载与布建，机器学习与深度学习逐渐舍弃传统x86平台，服务器运算选项不再只有CPU，更包括 GPU/TPU/FPGA/SOC/ASIC等，由同质转向异质。这项趋势是因为各种负载需要不同的优化且存储器紧邻的运算解决方案。

3. 运算核心数量大增：运算核心数量增加后，每组服务器需要更多 DRAM 与储存。根据 IDC 2019 年 3 月 28 日报告，2018 年至 2023 年间，服务器微处理器单位预估年复合成长率为 4.5%。

为因应上述的服务器布建趋势所带来对存储器及储存解决方案的需求，美光提供最广泛的存储器与储存产品组合，包含从低延迟性的DRAM存储器、高带宽的NVDIMM 存储器、更高容量的3D XPoint存储器，到储存解决方案TLC NAND SSD及QLC NAND SSD，为业界最完整的产品组合，可满足现今与未来各种数据中心的需求。