DRAM和NAND变得更加专业,全新的内存架构在地平线上。
当我们进入大数据的时代,人工智能(AI),它是令人惊异的思考真正的剧变的可能性记忆的改变要求的解决方案。每年大规模的人类产生的数据量是惊人的,但在未来几年预计将增长5倍。从机器生成的数据。进一步加剧这种增长是新兴5 g移动网络。
随着越来越多的数据生成,我们必须能够管理和存储,最重要importantly-have快速访问进行实时决策。这是创造可观的机会在我们的行业提供更高效的内存技术。这些新的需求将内存中的计算等概念创新的前沿。
我有幸到中度应用材料面板上“内存趋势在接下来的十年”在国际电子设备(IEDM) 12月会议。Scott Gatzemeier面板包括微米;Jaeduk李,三星;雷努拉曼,SAP;荣格胡恩李,SK海力士;Manish Muthal Xilinx,他们每一个都带来了深刻的知识和独特的视角讨论。
我们听到从我们小组成员对未来十年的机遇和挑战,使内存大数据和人工智能技术。这种努力找出所需的建筑和设备改变移动内存接近处理器。我们还需要继续增加现有存储设备的带宽和密度来容纳更多的数据。
创新需要推进新的内存解决方案延伸到材料、体系结构、三维结构在芯片内,新技术缩小几何图形和先进的包装。这些都是重点应用领域,作为一个的一部分“新剧本”半导体设计和制造。
我们小组成员和我们分享比例的挑战传统DRAM和NAND闪存设备,和给了我们希望有创新方法在开发保持我们前进了好几年。我将强调一些外卖的面板。
我们住在世界的DRAM和NAND几十年来,但今天这些都是成为专业和分段解决图形内存,DDR, ssd,等。就像3 d与非比例继续通过数组的叠加和新的布局方案,可能会有新的DRAM架构来支持高带宽内存。这将允许DRAM继续作为主力技术至少另一个十年。
超越主流内存扩展技术,与会者一致认为,全新的内存体系结构需要实现更低的延迟和更高的速度性能要求桥梁现有能力不断扩大的差距。
这就提出了一个问题:什么样的新兴的记忆需要高性能的机器学习和其他人工智能应用程序?毫不奇怪,几个新的记忆的AI加速器正在发展的公司。务实的态度建议现在是利用其中的一些记忆和使用软件来管理他们。
研发的行业不能延误;这是指出现在开始工作是多么重要,特别是在转向神经形态的革命性扩展路径计算的设计。有提到的新材料研发活动和设计技术,以及一些相信大约10年行业可能会使神经系统的过渡。
超出了内存设备,为改进系统架构有许多机会。小组探讨这个话题,如何有效处理功能接近的数据,以便我们开始扩展性能,高效的方式。作为一个产业,我们需要找出如何把各种计算功能压缩、加密、查询分流、机器学习和视频transcoding-closer内存。
解决这些记忆挑战需要多种方法:在设备层面,在系统架构和软件水平。它可能需要结合这些因素维持记忆比例在接下来的十年。这是一个激动人心的时刻在我们这个行业有很多机会来发挥重要作用在一个最大的技术我们一生的词形变化。
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