Raj Talluri? （美光科技移動產品事業部 高級副總裁兼總經理）

　　1 內存和存儲領域會出現哪些應用或技術熱點

　　數據爆發推動了各個技術領域對內存和存儲的需求，而云和移動是當前內存和存儲的最大需求來源。
　　在移動領域，基于視頻內容和游戲的需求不斷增長，智能手機比以往需要更大的 DRAM ， 以 支持計算攝影、面部識別、增強現實等各種功能。根據客戶的需求趨勢判斷，美光認為2020年，智能手機的平均容量將達到5GB的DRAM和120 GB的NAND。

　　與此同時，5G網絡的普及將刺激對DRAM和NAND閃存的更多需求。用戶可以在幾秒鐘內下載整部電影，在沒有網絡延遲的情況下觀看360°的全景內容和虛擬現實，還可以玩4K分辨率的在線游戲。由于5G是專為促進“機器對機器”(M2M)通信而設計的，它將極大地推動所部署的物聯網設備數量。
　　展望未來，5G將促進行業變革，使聯網的智能設備能夠實時感知、轉發數據并做出決策。由于實時數據和全流程的可追溯性，我們將見證供應鏈效率的提高。農業將通過無人機部署進行作物噴藥和維護，或根據土壤條件部署傳感器進行智能灌溉，從而極大地提高效率。
　　這些技術的部署需要內存和存儲支持，避免中斷或故障產生，以實現實時決策和最優用戶體驗。隨著未來10年5G網絡的建成，它們將推動基于數據的新商業模式，進而促進對內存和存儲的新需求。
　　談及云計算，當今日益增長的數據密集型工作負載，也對內存和存儲提出了極大的需求，以期提高工作效率。2020年，云端服務器的 DRAM 平均容量預計將達364 GB，而云端 SSD 的平均容量更將達到2.1 TB。
　　在云計算中，人工智能（AI）應用需要大量的數據和計算。自然語言處理和圖像處理訓練需要的DRAM將是普通云服務器的6倍，也就是2020年將需要2.2 TB的DRAM。未來幾年，越來越多的云服務器將處理AI工作負載，而目前只有2%的云服務器處理此類工作負載。
　　AI對內存和存儲的影響并不局限于云。智能邊緣設備將推動云/數據中心以外的增長，從可視門鈴到自動駕駛汽車，邊緣設備將更為智能化。深度學習算法的應用（被稱為推理）需要在設備端進行實時處理，從而推動對設備端內存和存儲的需求。人們無需將數據傳回云，即可獲得推理結果。
　　例如，目前仍處于測試階段的全自動駕駛汽車，每輛需要50 GB的DRAM和高達10 TB的NAND來處理駕駛所需的所有數據。即使是只使用高級駕駛輔助系統（ADAS）和車載娛樂系統的普通汽車，也需要GB級 的DRAM和數百GB的NAND。未來10年，駕駛的自動化水平將會越來越高，汽車也將需要更多的DRAM和NAND。
　　2 美光的解決方案

　　性能、可靠性、容量和耐用性是主要的技術挑戰，而美光一直致力于解決客戶的難題。
　　在性能方面，美光為移動應用程序提供低功耗DDR5內存(LPDDR5)，其更快的I/O速率（6 400 MT/s）將顯著提高5G支持的高速應用所需的內存速度。功耗是另一個技術難點——客戶希望盡可能延長電池續航時間，盡管同時也需要更高的性能。
　　在可靠性方面，無論是數據中心還是汽車，都不能出現故障。美光的汽車級和工業級產品組合處于行業領先地位，客戶信任美光的產品組合能夠幫助其實現可靠質量。
　　以更小的尺寸實現便利性、耐用性和高容量對于移動應用來說至關重要。美光的托管型NAND解決方案將行業領先的LPDDR技術和低成本3D NAND技術，結合小體積及薄厚度的封裝，從而實現輕薄時尚的手機設計。美光還提供耐用性比其他主流NAND閃存高2倍的產品，這意味著手機續航時間更長，并能可靠地存儲更多數據。
　　固態存儲方面，美光提供在單個設備里的TB級容量。美光在QLC 3D NAND技術的開發方面處于領先地位，該技術在相同的裸片面積中多提供33%的容量，并最大化提高NAND芯片的容量。美光企業級QLC SSD擁有良好的性能、卓越的可靠性和高容量。

　　本文來源于科技期刊《電子產品世界》2020年第02期第7頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處。