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雷鋒網按，美光（Micron）作為存儲巨頭，在大數據以及人工智能的時代率先獲益。不過，存儲器的市場正處于周期的低點，這對于美光的投資者而言或許是個不錯的機會。更值得注意的是，美光進入了AI加速器的領域，他們的目的何在？
人工智能時代已經來臨
人工智能時代已經來臨，根據研究機構Gartner的數據，到2022年，人工智能和機器學習有可能創造3.9萬億美元的價值。咨詢公司麥肯錫（McKinsey）表示，在接受調查的企業中，有82％從AI投資中獲得了正回報，包括高好的客戶滿意度和生產力，金融公司更好的欺詐檢測等。研究公司IDC估計，人工智能和認知系統的支出在2018年至2022年間將增加兩倍以上，預計從240億美元增加到776億美元，復合年增長率為37.3％。
很多科技公司都希望從這一市場分一杯羹，包括擁有龐大的數據中心的云計算公司、提供可處理大量數據的CPU、GPU和FPGA 的芯片公司，應用數據并編寫AI程序的軟件公司，以及幫助大企業部署這些系統的IT顧問。
這其中，內存和存儲這樣的基本組件AI的重要核心。根據硬盤制造商Seagate（希捷）的數據，2002年產生了23 EB的數據（用大家更熟悉的說法是230億GB。）但到2020年，每5小時就將產生23 EB的數據。這些海量的數據需要存儲在使用NAND閃存的硬盤或固態硬盤上，然后通過動態隨機存取存儲器（DRAM）傳輸至處理器。
美光顯然也受益于大數據和人工智能的時代。
AI時代飆升的存儲器需求
美光的產品組合涵蓋了NAND閃存和DRAM，其中DRAM是全球僅存的三家提供商之一。美光首席執行官Sanjay Mehrotra在去年的分析師日演講中指出，人工智能服務器所需的固態存儲器和DRAM的數量是標準服務器的兩倍。由于我們仍處于AI發展的早期階段，還面臨著眾多挑戰，但從長遠來看，AI對NAND和DRAM的需求應該會飆升。
此外，美光和英特爾是唯一能夠生產一種稱為3D Xpoint的新型內存的公司，這種內存是類似于NAND閃存的非易失性存儲，不過速度要快得多，缺點是價格昂貴，但許多AI應用程序都可以從其獨特功能中受益。
10月24日，美光宣布首款3D Xpoint SSD X100發布，這款產品的速度是基于最新NAND閃存SSD的三倍，使用壽命是11倍。
美光入局AI
相比于存儲器，美光的人工智能布局更值得關注。去年，美光收購了一家基于FPGA技術的初創公司，名為FWDNXT。它還在2015年收購了FPGA初創公司Pico Computing，此后就一直在努力尋找可重編程設備合適的應用，以及將哪些數據放到內存中能夠獲得更高的性能。
FWDNXT的技術是美光開發新型深度學習加速器的核心，該架構與AI市場上的架構相似。具備面向矩陣向量乘法的大量乘法/累加單元，并且具有執行某些關鍵非線性傳遞函數的能力。美光讓FWDNXT平臺解決了一些棘手的問題，并致力于在內存中構建張量原函數。他們還利用這個平臺從FPGA編程角度（僅指定神經網絡）構建了一個軟件框架。
美光科技希望通過解決核心問題來實現更高的能源效率，即以更好的內存帶寬實現數據搬運。美光通過與FWDNXT共同努力，更好地了解如何創建更好的內存。
“很明顯，如果我們要構建理想的內存和存儲解決方案，需要提出最佳解決方案，而不是僅僅投入一袋芯片并希望它能起作用。”美光公司高級技術副總裁Steve Pawlowski解釋說。“我們正在學習在內存和存儲中需要做些什么，以使其適合未來的神經網絡中的各種難題，尤其是在邊緣端。”
Pawlowski是美光在創建諸如Automata之類的專業或新架構方面幕后的領導者之一。他之前曾在英特爾領導架構研究，其中一部分工作是研究原型芯片如何以有趣的方式解決新出現的問題，以及這些架構是否具有前景或競爭價值。在此過程中，他以一種新的方式在美光建立新程序，該程序采用了研究概念，并測試其在使用或改進存儲設備方面的可行性和作用。
“由于無法在計算端觀察到各種網絡，我們只能猜測我們構建到內存中的工作是否有用。” Pawlowski說。“我們要獲得神經網絡執行方式的可觀察性的唯一方法就是獲得整個執行流程，這樣我們就可以對其中的每一條進行檢測。這樣我們才能最終獲得更好的內存。”
他補充說，通過研究一些最復雜的問題，以獲得一些基礎的知識，包括癌癥的檢測，這其中準確性是最大的挑戰。我們還一直在與“超大型高能物理實體”合作，這也是芯片性能和延遲性能的驅動力。在這些研究和產品化研究期間，美光能了解了快速增長的一組工作負載（如AI）的未來內存需求。
有趣的是，他們正在學習的東西是幾年前已經作為產品構建的內在價值，盡管它具有巨大的潛力，但競爭激烈。那就是混合存儲多維數據集（HMC），美光專注于存儲器的堆疊，下一步將其折疊為一種產品。
在邊緣神經網絡邏輯單元上堆積的存儲器可能會復興。未來幾年，更高內存帶寬將變得更加重要。Pawloski補充說：“還需要減少存儲器互連的功耗，我相信會有一天，采用HMC的架構將是正確的選擇。屆時，它可能不僅是存儲設備，還可能是加速器。隨之而來的還有其他功能，例如更好的ECC。”
很難判斷美光對新芯片或AI加速器的研究會在哪里結束，但這種研究在哪里結束商業潛力就從哪里開始。
雷鋒網參考，The Motley Fool，The Next Platform 雷鋒網
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