摩爾定律之后 存儲器發(fā)展要靠大數據、AI？

　　半導體供應鏈存儲器缺貨絕對是橫貫2017年的主調，但除了量變，大數據中心、AI深度學(xué)習運算帶來(lái)對CPU與AI處理器的運算速度、存儲容量高門(mén)檻要求，也正在改變整個(gè)存儲器乃至于運算基礎核心架構。

　　在近日一場(chǎng)GSA存儲器高峰論壇上，半導體與數據平臺、服務(wù)器領(lǐng)域與會(huì )人士對上述議題展開(kāi)熱議。

　　西數(Western Digital)董事長(cháng)兼COO Mike Cordano提到，未來(lái)存儲產(chǎn)業(yè)仍然機會(huì )巨大，占整個(gè)IC行業(yè)的三分之一份額，其中DRAM約600億美元、NAND Flash約480億美元、微處理器70億美元，其中嵌入式超過(guò)70%。

　　美光則表示，幾個(gè)行業(yè)發(fā)展方向將驅動(dòng)存儲器革新與發(fā)展，包括中低端手機增加服務(wù)、云平臺的運用計算、2G-3G服務(wù)升級到4G、以及汽車(chē)無(wú)人自動(dòng)駕駛等。

　　在最火熱的車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，除了聯(lián)網(wǎng)機制，車(chē)聯(lián)網(wǎng)倚賴(lài)大量快速實(shí)時(shí)傳輸的存儲器進(jìn)行數據的傳輸、存儲，也將刺激這一市場(chǎng)高速增長(cháng)。美光指出，預估在汽車(chē)領(lǐng)域，到2020年，非易失性存儲器將實(shí)現四倍增長(cháng)，達到1TB存儲容量;DRAM的帶寬也將達到每秒100GB以上，車(chē)用存儲器對環(huán)境溫度也將介于-40~+125攝氏度。

　　從實(shí)際應用層面，相較于服務(wù)器所用的存儲器來(lái)說(shuō)，車(chē)用存儲器的門(mén)檻要求更高、需要更穩定，同時(shí)，不論易失性、或非易失性存儲器，容量與傳輸速度同樣至關(guān)重要。

　　存儲器增能 不能再指望摩爾定律推進(jìn)

　　在談及云計算數據中心要求方面，存儲架構的重新設計、分層，讀取與寫(xiě)入的延遲如何持續進(jìn)行優(yōu)化則是關(guān)注焦點(diǎn)。

　　阿里巴巴基礎設施團隊首席架構師蔣曉偉表示，服務(wù)器主要支撐云平臺運作系統需求，他稱(chēng)摩爾定律即將終結，這意味不能再靠摩爾定律指望給存儲器帶來(lái)能量與計算力的持續增長(cháng)，須注入新的活力。

　　他指出阿里巴巴數據中心依賴(lài)Intel通用的X86架構CPU，與大量存儲頻寬，2014年起便與英特爾展開(kāi)深度合作，與其Xeon系列芯片進(jìn)行客制化、訂制化版本的合作，每瓦性能比通用型CPU還要高。

　　阿里巴巴旗下淘寶有深度學(xué)習的網(wǎng)絡(luò )，運用圖形過(guò)濾算法精準預測客戶(hù)想要商品的圖片，為了加速深度學(xué)習，應用著(zhù)重于訂制的GPU服務(wù)器，同時(shí)開(kāi)放云端分享給客戶(hù)使用。蔣曉偉稱(chēng)，通用版的CPU沒(méi)辦法再適用于異質(zhì)運算需求，例如深度學(xué)習。

　　阿里巴巴基礎架構團隊目前負責打造全球各地的數據中心的基礎建設與架構，如最新建設成的浙江省千島湖數據中心，其運用湖水發(fā)電進(jìn)行冷卻;內蒙綠色環(huán)保數據中心則依賴(lài)風(fēng)能、太陽(yáng)能供電。

　　AI運算存儲器大量需求仍靠外供

　　華為首席科學(xué)家、首席研究員Balint Fleischer則認為，AI時(shí)代的到來(lái)，對于運算挑戰非常艱巨，對于運算中心來(lái)說(shuō)，CPU與AI處理器并行，但編程不同，須將CPU+AI處理器統一集成到以存儲器為中心核心設計的架構之下。華為稱(chēng)之為“Memory Hub”，以存儲為中心運營(yíng)，對于數據中心非常關(guān)鍵。

　　阿里巴巴也在存儲領(lǐng)域進(jìn)行軟、硬件整合設計。AliFlash支持PCIe v.1.0、高IOPS、低延遲， 但FLASH、DRAM架構設計由內部來(lái)做，希望把功耗降低，主要還是從外部供給，有專(zhuān)門(mén)的部門(mén)來(lái)進(jìn)行供應鏈管理。

　　Kilopass CEO Charlie Cheng則認為，當前國內要自行發(fā)展存儲器壓力較大，同時(shí)追隨西方的步伐很難，要開(kāi)發(fā)新技術(shù)闖出一條路也不容易。