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美光業(yè)界領(lǐng)先的232 層NAND可滿足 AI 海量數(shù)據(jù)的存儲需求

Micron美光科技 ? 來源:Micron美光科技 ? 2023-09-08 09:58 ? 次閱讀
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人類認(rèn)知與人工智能(AI) 的結(jié)合標(biāo)志著第五次工業(yè)革命的開始。在這個時代,人類與機(jī)器人協(xié)同工作,共同推動社會進(jìn)步。工業(yè) 5.0正在將計算從邊緣推向世界,人類發(fā)展也將空前繁榮,這一切都源自 AI 的力量。

OpenAI 推出的 ChatGPT就是 AI 時代的經(jīng)典案例。時至今日,AI 模型在獲取海量數(shù)據(jù)、識別模式、診斷并確定根本原因等方面表現(xiàn)出色。如今,大多數(shù) AI 研究人員聚焦于 AI 發(fā)展的下一階段——生成式 AI。這不僅是因為 ChatGPT 引發(fā)的技術(shù)熱潮,更因為生成式 AI 能為企業(yè)發(fā)展帶來巨大潛力。

美光智能制造暨人工智能部門副總裁 Koen De Backer 表示:“生成式 AI 在美光內(nèi)部的一項重要應(yīng)用是智能檢索。用戶使用互聯(lián)網(wǎng)搜索時,需要多次檢索并仔細(xì)梳理才能獲得有價值的結(jié)果,而 ChatGPT 的查詢功能會自動評估檢索結(jié)果并生成全面的摘要。我們正在美光內(nèi)部應(yīng)用這種高級智能功能,其效率之高令人贊嘆?!?/p>

然而生成式 AI 也讓很多人擔(dān)憂:我的工作會被機(jī)器人取代嗎?我是否要放棄人工駕駛?未來我是否毫無個人隱私可言?在工業(yè) 5.0時代,人們無需過分擔(dān)心這些問題。依靠新技術(shù),機(jī)器會自動執(zhí)行它們最擅長的任務(wù),讓人類能專注于其他更重要的工作。

事實(shí)上,這項新技術(shù)不但沒有取代人們的工作,反而增強(qiáng)了我們的能力。在制造過程中應(yīng)用 AI 技術(shù),能將美光團(tuán)隊成員從重復(fù)性的工作中解放出來,利用創(chuàng)造性思維積極實(shí)踐新的想法,助力開發(fā)高效可持續(xù)的產(chǎn)品。

歷史上的四次工業(yè)革命

回顧:

1

機(jī)械

1780 年

第一次工業(yè)革命發(fā)生在 18 世紀(jì)中葉至 19 世紀(jì)中葉,歷時約 100年,其開始的標(biāo)志是利用水和蒸汽作為動力來實(shí)現(xiàn)制造流程機(jī)械化。

2

電氣

1870年

19 世紀(jì)末至 20世紀(jì)初,工廠引入電力,實(shí)現(xiàn)了工業(yè)流水線和大規(guī)模生產(chǎn)。

3

自動化

1970年

1970 年左右,以機(jī)器人技術(shù)為代表的數(shù)字技術(shù)進(jìn)入制造流程,使很多人工操作實(shí)現(xiàn)了自動化,并通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了全球化。

4

互聯(lián)和數(shù)字化

2011 年

人類進(jìn)入“互聯(lián)時代”,從汽車、計算機(jī)、機(jī)器人到面包機(jī),萬物皆可“互聯(lián)互通”,幾乎無需人為干預(yù)便可相互通信甚至相互控制。工廠正在向“無人工廠”過渡?!靶畔⑽锢硐到y(tǒng)”不僅能負(fù)責(zé)生產(chǎn)制造,還能承擔(dān)采購、維護(hù)和維修工作。物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人和人工智能等由數(shù)據(jù)、分析和內(nèi)存驅(qū)動的技術(shù)如同人腦,為自主性賦能。

數(shù)字技術(shù)加速了產(chǎn)業(yè)迭代,技術(shù)發(fā)展日新月異,第四次工業(yè)革命(互聯(lián)時代)與第三次工業(yè)革命(自動化時代)接踵而至。毋庸置疑的是,我們已經(jīng)進(jìn)入工業(yè) 5.0 時代,即“協(xié)作時代”。

工業(yè) 5.0:人機(jī)融合

第五次工業(yè)革命開始的標(biāo)志是人機(jī)融合。智能手機(jī)和應(yīng)用程序正讓位于那些能夠貼身使用的技術(shù),例如在人們耳中悄聲指示方向,為我們推薦晚餐餐廳并預(yù)訂座位的虛擬助理。但更具顛覆性的變革將發(fā)生在工作場所。

工業(yè) 5.0 旨在將工業(yè) 4.0時代的“信息物理”制造工廠——即通過數(shù)字技術(shù)以最少的人力運(yùn)營工廠,轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭藱C(jī)物融合”系統(tǒng)。

在此新模式下,人類將與機(jī)器人協(xié)作,引導(dǎo)它們完成任務(wù),并在它們出錯時予以糾正。機(jī)器負(fù)責(zé)執(zhí)行最瑣碎、重復(fù)與危險的任務(wù),而人類則通過我們復(fù)雜靈活的大腦做出高級決策。例如,人們可以利用“數(shù)字孿生”技術(shù)復(fù)刻所需的工廠環(huán)境,更好地進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計和流程開發(fā)。在一些行業(yè),工廠可與客戶直接溝通,為他們量身定制個性化產(chǎn)品。設(shè)想一下,您可以登錄汽車制造商的網(wǎng)站,選擇喜愛的車型及所需功能,為自己打造專屬愛車!

當(dāng)然,智慧工廠無法完全自主運(yùn)行,它需要人類進(jìn)行編程、指示、引導(dǎo)和排除故障。工廠機(jī)器人在處理、分析和響應(yīng)來自不同數(shù)據(jù)源,比如傳感器、在線訂單、計算設(shè)備和可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)時,其性能取決于內(nèi)部處理器的速度和內(nèi)存容量。(人類智能的運(yùn)作原理也同樣適用于人工智能。)

內(nèi)存的重要作用

AI 依靠內(nèi)存和處理速度來適時作出正確響應(yīng)。自動駕駛汽車需要整合分析來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)流并快速作出決策,這一過程不允許出現(xiàn)任何故障,而制造工廠則需自主決定何時擴(kuò)大或縮小生產(chǎn)規(guī)模、訂購物資、出貨成品,以及維修和更換設(shè)備。

工業(yè) 5.0 如同第四次工業(yè)革命,需要依靠數(shù)據(jù)、相關(guān)設(shè)備和生成式 AI,而這些器件的正常工作都依賴內(nèi)存。事實(shí)上,內(nèi)存為 AI 賦予了“智能”,為其提供了運(yùn)行算法所需的數(shù)據(jù)以及行動和反應(yīng)所需的環(huán)境。

人類的所有行為都是感官輸入的結(jié)果,比如吃午飯、大笑、說“我愛你”以及購買汽車。為了做出這些反應(yīng),我們從各種感官,包括視覺、嗅覺、味覺、聽覺和觸覺,以及記憶、情感、信仰、思想和直覺中獲取信息并一次性進(jìn)行處理。不同于中央處理器(CPU) ,人類大腦沒有分布數(shù)量不等的內(nèi)核來接收、分析、整理和輸出數(shù)據(jù)。我們只能分解輸入的信息并將它們分配給相應(yīng)的專區(qū),如視覺信息處理、聲音信息處理與情感信息處理區(qū)域等。

同樣的,大多數(shù) AI 系統(tǒng)使用 GPU (圖形處理器)而非 CPU 來處理數(shù)據(jù),這種不同的計算芯片需要特定的內(nèi)存來使性能最大化。CPU 中每個芯片或小芯片可能含有 8 個、16 個或 32 個處理內(nèi)核,而 GPU 芯片內(nèi)則有數(shù)千個處理內(nèi)核。這種架構(gòu)使 GPU 能夠同時處理數(shù)千個數(shù)據(jù)輸入,滿足數(shù)據(jù)密集型 AI 工作負(fù)載的需求。

美光高帶寬內(nèi)存(HBM) 產(chǎn)品,特別是最近推出的第二代 HBM3 內(nèi)存,作為速度更快、功耗更高的高帶寬內(nèi)存,能為數(shù)據(jù)密集型 GPU 內(nèi)核提供足夠的數(shù)據(jù),滿足高性能認(rèn)知計算芯片的需求。美光業(yè)界領(lǐng)先的 232 層 NAND 可滿足 AI 海量數(shù)據(jù)的存儲需求,其中卓越的美光 9400 NVMe SSD 在 AI 工作負(fù)載測試中將 GPU 直接存儲(GDS) 性能提高了 14%,響應(yīng)時間縮短了 13%。憑借這些高性能大容量的內(nèi)存和存儲解決方案, AI 應(yīng)用能近乎實(shí)時地做出響應(yīng)。

美光認(rèn)識到生成式 AI、機(jī)器人、無人機(jī)、自動駕駛汽車和其他形式的 AI 應(yīng)用在學(xué)習(xí)、智能和響應(yīng)方面擁有出色表現(xiàn)。因此,我們正利用 AI 技術(shù)從根本上優(yōu)化公司流程。從生產(chǎn)制造到業(yè)務(wù)流程,我們在公司范圍內(nèi)打造 AI 智能生態(tài)系統(tǒng),創(chuàng)新內(nèi)存和存儲解決方案,以推動工業(yè) 5.0的發(fā)展。我們著力打造高度差異化的企業(yè)競爭力,具有廣闊的發(fā)展前景。

審核編輯:彭菁

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原文標(biāo)題:工業(yè) 5.0 時代:卓越思想所見略同

文章出處:【微信號:gh_195c6bf0b140,微信公眾號:Micron美光科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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