美光運算與網路業務部門資深副總裁暨總經理 Thomas T. Eby 代表美光首次參與 COMPUTEX,揭示美光在人工智慧的佈局與展望。

【為什麼我們要挑選這篇新聞】「人工智慧以運算為腦,記憶體與儲存則為其心」這是美光對人工智慧如何分析數據海嘯的形容。

記憶體大廠美光如何看待 AI 時代?對於人工智慧的布局又是什麼?(責任編輯:藍立晴)

美光今日於 2019 台北國際電腦展 COMPUTEX 上,揭示其在人工智慧上的布局與未來願景。

美光:數據就是今日的全球貨幣

美光認為,數據是今日的全球貨幣,預估全球需傳輸、儲存、分析的數據量將於九年內成長十倍,至 2023 年時達 103ZB

面對如此龐大的數據量,如何將其轉化為資訊並從中挖掘有用的洞見將是一項難題,而人工智慧在數據分析的過程扮演要角。若以比喻說明,人工智慧以運算為腦,記憶體與儲存則為其心。

記憶體與儲存架構攸關開發 AI 系統的成敗

根據美光委託 Forrester 訪問建構人工智慧平台的工程師和 IT 專家的結果顯示, 開發人工智慧系統時,首要考量並非運算,而是如何打造記憶體與儲存架構以滿足龐大運算需求。

報告中有超過九成的受訪者表示,記憶體與儲存架構攸關開發人工智慧系統的成敗,儲存與記憶體吞吐量的重要性更勝於運算,且運算與記憶體間的距離越來越近。

美光運算與網路業務部門資深副總裁暨總經理 Thomas T. Eby 表示美光本身就是人工智慧應用的最佳案例。透過導入人工智慧至生產廠區,美光得以增加生產良率、促進工作環境安全與提升整體效能。

Thomas T. Eby 進一步指出美光引入人工智慧打造智慧製造所得到的成果包括達到成熟良率的時間縮短 25提升晶圓產出 10 以及產品品質事件減少35效果顯著。

美光如何開發 AI、機器學習模型?

美光在晶圓生產設備上安裝 300 具麥克風,以辨別異常情況、縮短機器停工時間、預測設備問題、落實預防維護,並在「電性針測缺陷分類」classification of electrical failure data與「晶圓影像自動偵錯分類」Wafer Image defect classification中,同樣也運用人工智慧。

美光自全球超過 500 組伺服器、超過 8000 項來源,蒐集大量的內部生產數據,由數據科學家從中挖掘洞見,開發出人工智慧與機器學習模型,進而改善製程。

相關成果相當顯著,讓美光 2018 CIO 100 競賽中獲頒 IT 領導力大獎。

美光:未來自駕車將會像飛機一樣有黑盒子

在自駕車的記憶體需求方面,Thomas T. Eby 也表示,未來每輛 L5 級自駕車,將會配置 8-12 個解析度高達 4K-8K 的顯示螢幕,而為了支援 V2X 連結,記憶體每秒需處理 0.5-1 TB 的數據量。

在車內娛樂系統方面,記憶體頻寬需求每秒也將達 150-300 GB。未來自駕車將會像飛機一樣有黑盒子,以每 30 秒持續錄製片段,紀錄車內外狀況,因此記憶體頻寬需求每秒也達到 1 GB

此外,在車輛生命週期中,會重複寫入的數據加起來將有 150 PB Petabyte,所以對記憶體與儲存的效能與耐用性要求會特別高。

除了人工智慧應用外,伺服器硬體佈建的趨勢亦推升記憶體和儲存的成長幅度,涵蓋如下:

  • 人工智慧:伺服器硬體佈建趨勢的驅動力為人工智慧等應用,這些要求記憶體必須鄰近運算的工作負載,亦被稱為「記憶體內運算」。
  • 異質運算平台:隨著人工智慧工作負載與佈建,機器學習與深度學習逐漸捨棄傳統 x86 平台,伺服器運算選項不再只有CPU,更包括 GPU/TPU/FPGA/SOC/ASIC等,由同質轉向異質。這項趨勢是因為各種負載需要不同的優化且記憶體緊鄰的運算解決方案。
  • 運算核心數量大增:運算核心數量增加後,每組伺服器需要更多 DRAM 與儲存。根據 IDC 2019  3  28 日報告,2018 年至 2023 年間,伺服器微處理器單位預估年複合成長率為 4.5%

為因應上述的伺服器佈建趨勢所帶來對記憶體及儲存解決方案的需求美光提供廣泛的記憶體與儲存產品組合,包含從低延遲性的 DRAM 記憶體、高頻寬的 NVDIMM 記憶體、更高容量的 3D XPoint 記憶體,到儲存解決方案 TLC NAND SSD  QLC NAND SSD,可滿足現今與未來各種資料中心的需求。

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