各种新的应用造就资料储存和运算的需求，而过往大家注目焦点的零组件如储存和存储器厂商，因应AI时代来临，而提出他们相对应的策略。美光5月29日在COMPUTEX展览期间举行媒体活动，美光运算与网络业务部门资深副总裁暨总经理Thomas T.Eby指出，资料中心因异质运算比重增加，存储器需求也将增加6倍。

Eby解释存储器增加6倍的依据，说过往资料中心以CPU构成运算主力，如今因为各项应用，有更多异质性运算元件的需求，如TPU、GPU、FPGA、ASIC、神经网络运算芯片。比起单纯用CPU构成的运算能力，Eby指未来在资料中心中增加新的异质性元件，增加6倍的存储器是有依据的。

至于要怎么满足资料中心，AI架构所需要的运算需求，美光会与制造商加强彼此合作，解决人工智能等应用之下，减少资料传输的距离，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”。在新兴应用之下，资料得更靠近存储器，甚至在存储器直接运算，但仍还要研究出具体做法。

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9年内成长10倍，至2023年时达103ZB。面对如此庞大的数据量，如何将其转化为资讯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9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。

在自驾车的存储器需求方面，Eby也表示，未来每辆L5级自驾车，将会配置8-12个解析度高达4K-8K的显示屏幕，而为了支援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，存储器频宽需求每秒也将达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，因此存储器频宽需求每秒也达到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。

未来将有越来越多边缘装置，甚至是车子也可以视为特殊样貌的边缘装置，Eby说美光看到存储器元件的机会。另外传统资料中心演变成分散式的伺服器配置，类似未来5G的基地台设置模式，美光也会过程中要满足伙伴的存储器需求。

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慧制造，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%，效果显著。”

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