人工智能通常定义为机器执行与人类思维相关的认知功能的能力,例如感知、推理和学习。不同的解决方案以及其他新兴的AI应用程序有一个共同特征:依赖硬件作为创新的核心推动因素,尤其是逻辑和存储功能。

AI应用程序对内存和带宽有很高的要求,因为深度神经网络中的计算层必须尽快将输入数据传递到数千个内核。需要大量动态随机存取存储器(DRAM)和传统存储(如NAND闪存)存储输入数据和权重模型参数,并在推理和训练期间执行其他功能。因此,AI应用程序会生成大量数据,每年大约80EB(艾字节,1EB=1024PB),预计到2025年将增加到845EB。

   由于AI的广泛应用,必定对新一代存储提出更高的要求,存储的一个潜在颠覆性形式是非易失性存储器。这种存储性能要求介于动态存储器(如DRAM)和传统存储(如NAND闪存)之间的特性,要求比 DRAM更高的密度,比NAND更好的性能,比两者更低的功耗,并能替代DRAM和NAND,而拥有以上特性的新一代存储,目前相变存储器(PCM)最适合两者的特性选择,也是最成熟的存储器,尤其PCM 3D XPoint产品是最著名的例子,这些产品特性更好地支持AI新的应用,根据Web-feet报告分析,PCM 3D XPoint产品到2025年市场总额将达到1726亿元人民币。(路易)



2019年02月18日

深入分析、辨证看待、展望未来、迎难而上——从3211亿美元的芯片进口数据看中国集成电路产业发展
面对未来的存储基础设施,你需要更智能的数据策略

麦肯锡:AI硬件为半导体公司带来新机遇—— 计算、内存和网络获得最大价值

上一篇

下一篇

麦肯锡:AI硬件为半导体公司带来新机遇—— 计算、内存和网络获得最大价值

本网站由阿里云提供云计算及安全服务