各種(zhǒng)新的應用造就資料儲存和運算的需求,而過(guò)往大家注目焦點的零組件如儲存和存儲器廠商,因應AI時代來臨,而提出他們相對(duì)應的策略。美光5月29日在COMPUTEX展覽期間舉行媒體活動,美光運算與網絡業務部門資深副總裁暨總經(jīng)理Thomas T.Eby指出,資料中心因異質運算比重增加,存儲器需求也將(jiāng)增加6倍。
Eby解釋存儲器增加6倍的依據,說過(guò)往資料中心以CPU構成(chéng)運算主力,如今因爲各項應用,有更多異質性運算元件的需求,如TPU、GPU、FPGA、ASIC、神經(jīng)網絡運算芯片。比起(qǐ)單純用CPU構成(chéng)的運算能(néng)力,Eby指未來在資料中心中增加新的異質性元件,增加6倍的存儲器是有依據的。
至于要怎麼(me)滿足資料中心,AI架構所需要的運算需求,美光會與制造商加強彼此合作,解決人工智能(néng)等應用之下,減少資料傳輸的距離,要求存儲器必須鄰近運算的工作負載,亦被稱爲“存儲器内運算”。在新興應用之下,資料得更靠近存儲器,甚至在存儲器直接運算,但仍還(hái)要研究出具體做法。
美光認爲數據是今日的全球貨币,預估全球需傳輸、儲存、分析的數據量將(jiāng)于9年内成(chéng)長(cháng)10倍,至2023年時達103ZB。面(miàn)對(duì)如此龐大的數據量,如何將(jiāng)其轉化爲資訊并從中挖掘有用的洞見將(jiāng)是一項難題,而人工智能(néng)在數據分析的過(guò)程扮演要角。若以比喻說明,人工智能(néng)以運算爲腦,存儲器與儲存則爲其心。
根據美光委托Forrester訪問建構人工智能(néng)平台的工程師和IT專家的結果顯示,開(kāi)發(fā)人工智能(néng)系統時,首要考量并非運算,而是如何打造存儲器與儲存架構以滿足龐大運算需求。報告中有超過(guò)9成(chéng)的受訪者表示,存儲器與儲存架構攸關開(kāi)發(fā)人工智能(néng)系統的成(chéng)敗,儲存與存儲器吞吐量的重要性更勝于運算,且運算與存儲器間的距離越來越近。
在自駕車的存儲器需求方面(miàn),Eby也表示,未來每輛L5級自駕車,將(jiāng)會配置8-12個解析度高達4K-8K的顯示屏幕,而爲了支援V2X連結,存儲器每秒需處理0.5-1 TB的數據量,在車内娛樂系統方面(miàn),存儲器頻寬需求每秒也將(jiāng)達150-300 GB。未來自駕車將(jiāng)會像飛機一樣有黑盒子,以每30秒持續錄制片段,紀錄車内外狀況,因此存儲器頻寬需求每秒也達到1 GB。此外,在車輛生命周期中,會重複寫入的數據加起(qǐ)來將(jiāng)有150 PB(Petabyte),所以對(duì)存儲器與儲存的效能(néng)與耐用性要求會特别高。
未來將(jiāng)有越來越多邊緣裝置,甚至是車子也可以視爲特殊樣貌的邊緣裝置,Eby說美光看到存儲器元件的機會。另外傳統資料中心演變成(chéng)分散式的伺服器配置,類似未來5G的基地台設置模式,美光也會過(guò)程中要滿足夥伴的存儲器需求。
Eby表示:“美光本身就是人工智能(néng)應用的最佳案例。透過(guò)導入人工智能(néng)至生産廠區,美光得以增加生産良率、促進(jìn)工作環境安全與提升整體效能(néng)。”Thomas T.Eby進(jìn)一步指出:“美光引入人工智能(néng)打造智慧制造,所得到的成(chéng)果包括達到成(chéng)熟良率的時間縮短25%、提升晶圓産出10%以及産品品質事(shì)件減少35%,效果顯著。”