内存和存储的应用热点与解决方案

  作者:Raj Talluri 时间:2020-01-16来源:电子产品世界

  Raj Talluri  (美光科技移动产品事业部 高级副总裁兼总经理)

  1 内存和存储领域会出现哪些应用或技术热点

  数据爆发推动了各个技术领域对内存和存储的需求,而云和移动是当前内存和存储的最大需求来源。
  在移动领域,基于视频内容和游戏的需求不断增长,智能手机比以往需要更大的 DRAM , 以 支持计算摄影、面部识别、增强现实等各种功能。根据客户的需求趋势判断,美光认为2020年,智能手机的平均容量将达到5GB的DRAM和120 GB的NAND。

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  与此同时,5G网络的普及将刺激对DRAM和NAND闪存的更多需求。用户可以在几秒钟内下载整部电影,在没有网络延迟的情况下观看360°的全景内容和虚拟现实,还可以玩4K分辨率的在线游戏。由于5G是专为促进“机器对机器”(M2M)通信而设计的,它将极大地推动所部署的物联网设备数量。
  展望未来,5G将促进行业变革,使联网的智能设备能够实时感知、转发数据并做出决策。由于实时数据和全流程的可追溯性,我们将见证供应链效率的提高。农业将通过无人机部署进行作物喷药和维护,或根据土壤条件部署传感器进行智能灌溉,从而极大地提高效率。
  这些技术的部署需要内存和存储支持,避免中断或故障产生,以实现实时决策和最优用户体验。随着未来10年5G网络的建成,它们将推动基于数据的新商业模式,进而促进对内存和存储的新需求。
  谈及云计算,当今日益增长的数据密集型工作负载,也对内存和存储提出了极大的需求,以期提高工作效率。2020年,云端服务器的 DRAM 平均容量预计将达364 GB,而云端 SSD 的平均容量更将达到2.1 TB。
  在云计算中,人工智能(AI)应用需要大量的数据和计算。自然语言处理和图像处理训练需要的DRAM将是普通云服务器的6倍,也就是2020年将需要2.2 TB的DRAM。未来几年,越来越多的云服务器将处理AI工作负载,而目前只有2%的云服务器处理此类工作负载。
  AI对内存和存储的影响并不局限于云。智能边缘设备将推动云/数据中心以外的增长,从可视门铃到自动驾驶汽车,边缘设备将更为智能化。深度学习算法的应用(被称为推理)需要在设备端进行实时处理,从而推动对设备端内存和存储的需求。人们无需将数据传回云,即可获得推理结果。
  例如,目前仍处于测试阶段的全自动驾驶汽车,每辆需要50 GB的DRAM和高达10 TB的NAND来处理驾驶所需的所有数据。即使是只使用高级驾驶辅助系统(ADAS)和车载娱乐系统的普通汽车,也需要GB级 的DRAM和数百GB的NAND。未来10年,驾驶的自动化水平将会越来越高,汽车也将需要更多的DRAM和NAND。
  2 美光的解决方案

  性能、可靠性、容量和耐用性是主要的技术挑战,而美光一直致力于解决客户的难题。
  在性能方面,美光为移动应用程序提供低功耗DDR5内存(LPDDR5),其更快的I/O速率(6 400 MT/s)将显著提高5G支持的高速应用所需的内存速度。功耗是另一个技术难点——客户希望尽可能延长电池续航时间,尽管同时也需要更高的性能。
  在可靠性方面,无论是数据中心还是汽车,都不能出现故障。美光的汽车级和工业级产品组合处于行业领先地位,客户信任美光的产品组合能够帮助其实现可靠质量。
  以更小的尺寸实现便利性、耐用性和高容量对于移动应用来说至关重要。美光的托管型NAND解决方案将行业领先的LPDDR技术和低成本3D NAND技术,结合小体积及薄厚度的封装,从而实现轻薄时尚的手机设计。美光还提供耐用性比其他主流NAND闪存高2倍的产品,这意味着手机续航时间更长,并能可靠地存储更多数据。
  固态存储方面,美光提供在单个设备里的TB级容量。美光在QLC 3D NAND技术的开发方面处于领先地位,该技术在相同的裸片面积中多提供33%的容量,并最大化提高NAND芯片的容量。美光企业级QLC SSD拥有良好的性能、卓越的可靠性和高容量。

  本文来源于科技期刊《电子产品世界》2020年第02期第7页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。

关键词: 202002 内存 DRAM AI

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