美光带你读懂GSA Memory+热门技术议题

由全球半导体联盟(GSA)举办的第七届GSA Memory+论坛于近期在上海举行，作为全球最专业的半导体盛会之一，GSA Memory+吸引着世界各地的顶尖专家汇聚一堂，交流行业趋势，碰撞科研灵感。

美光先进计算解决方案副总裁Steve Pawlowski出席GSA Memory+

美光新兴存储技术副总裁Bob Brennan出席GSA Memory+

美光科技为本届GSA论坛带来丰富的前沿技术洞见，关注半导体行业的你，对这些热点议题，一定不要错过。

新兴内存研究方向

“美光在DRAM和NAND方面都有突出优势。在DRAM方面，美光产品的延迟仅有20毫秒，耐用方面和能耗方面也做得很好;在NAND方面，美光产品的优势是容量和数据留存。

关于新兴内存的研究，我们现在想解决的问题就是如何把这两类优势结合到一起，选取两者中最好的特点进行融合。如何让新兴内存具有DRAM的速度，也有NAND的留存，这就是我们现在研究的一个重点。”

内存助力神经网络

“在神经网络方面，不同的网络有不同的计算方式，中间的停顿差异也不同。因此，我们需要搭建一个模型去模仿人的大脑、人的神经去思考计算过程，再仿造这样的过程去搭建相应的框架。

人和机器的不同在于，人看到自己未接触过的事物，会试图去寻找更多的信息和背景知识来理解这个新事物。但当人工智能看到一个未能识别的信息，只会在已有的信息库进行检索，这就是一个思考方式的缺陷。”

“而美光的内存技术架构则能有效帮助神经网络计算提升表现——并不是让机器像人一样去工作，而是让它产生类似人脑的思考方式，能够在可靠程度一般的设备上，做非常可靠的计算，并且实现高效率。例如，我们希望机器能够模仿人脑的STDP工作原理，来增强神经网络处理信息的能力。”

摩尔定律与技术革新

“无论是在逻辑层面还是内存层面，摩尔定律的发展是没有停止的。在未来的四年，我们能看到摩尔定律的发展依然有一个良好的路径。

目前最大的挑战是：为了满足摩尔定律进一步的发展趋势，资本投入需要符合资本收益，才能去实现相应的工艺。为此，工程师需要找到正确的方式去解决这个问题，对此我们应该抱有信心。例如，我们曾一度觉得35纳米工艺是一个障碍，但最终我们的工程师找到了有效方式去越过这个障碍。

总的来说，在技术向前推进的过程中，总会有一些挑战和对应的解决方案，但是在恰当的时间点到来之前，解决方案过于昂贵，所以暂时不能实施。”

人工智能服务器的发展

“人工智能服务器有两类应用场景，训练和推理。训练类的人工智能服务器的内存和带宽受限，对存储有较高要求;而推理类的人工智能服务器，例如用于医学影像系统的服务器， 因为要涉及到X光片等图像，内存可能会达到1TB这样的量级。

美光3D XPoint™技术作为首款商用存储级内存，兼具高性能、高密度和非易失性，能够为客户带来更大收益。3D XPoint™和推理类服务器结合是一个潜在的理想解决方案。”