Raj Talluri

1内存和存储领域会出现哪些应用或技术热点

数据爆发推动了各个技术领域对内存和存储的需求，而云和移动是当前内存和存储的最大需求来源。

在移动领域，基于视频内容和游戏的需求不断增长，智能手机比以往需要更大的DRAM，以支持计算摄影、面部识别、增强现实等各种功能。根据客户的需求趋势判断，美光认为2020年，智能手机的平均容量将达到5GB的DRAM和120GB的NANI）。

与此同时，5G网络的普及将刺激对DRAM和NAND闪存的更多需求。用户可以在几秒钟内下载整部电影，在没有网络延迟的情况下观看360°的全景内容和虚拟现实，还可以玩4K分辨率的在线游戏。由于5G是专为促进“机器对机器”（M2M）通信而设计的，它将极大地推动所部署的物联网设备数量。

展望未来，5G将促进行业变革，使联网的智能设备能够实时感知、转发数据并做出决策。由于实时数据和全流程的可追溯性，我们将见证供应链效率的提高。农业将通过无人机部署进行作物喷药和维护，或根据土壤条件部署传感器进行智能灌溉，从而极大地提高效率。

这些技术的部署需要内存和存储支持，避免中断或故障产生，以实现实时决策和最优用户体验。随着未来10年5G网络的建成，它们将推动基于数据的新商业模式，进而促进对内存和存储的新需求。

谈及云计算，当今日益增长的数据密集型工作负载，也对内存和存储提出了极大的需求，以期提高工作效率。2020年，云端服务器的DRAM平均容量预计将达364GB，而云端SSD的平均容量更将达到2.1TB。

在云计算中，人工智能（AI）应用需要大量的数据和计算。自然语言处理和图像处理训练需要的DRAM将是普通云服务器的6倍，也就是2020年将需要2.2TB的DRAM。未来几年，越来越多的云服务器将处理AII作负载，而目前只有2%的云服务器处理此类工作负载。

AI对内存和存储的影响并不局限于云。智能边缘设备将推动云/数据中心以外的增长，从可视门铃到自动驾驶汽车，边缘设备将更为智能化。深度学习算法的应用（被称为推理）需要在设备端进行实时处理，从而推动对设备端内存和存储的需求。人们无需将数据传回云，即可获得推理结果。

例如，目前仍处于测试阶段的全自动驾驶汽车，每辆需要50GB的DRAM和高达10TB的NAND来处理驾驶所需的所有数据。即使是只使用高级驾驶辅助系统（ADAS）和车载娱乐系统的普通汽车，也需要GB级的DRAM和数百GB的NAND。未来10年，驾驶的自动化水平将会越来越高，汽车也将需要更多的DRAM和NAND。

2美光的解决方案

性能、可靠性、容量和耐用性是主要的技术挑战，而美光一直致力于解决客户的难题。

在性能方面，美光为移动应用程序提供低功耗DDR5内存（LPDDR5），其更快的I/O速率（6400MT/s）将显著提高5G支持的高速应用所需的内存速度。功耗是另一个技术难点客户希望尽可能延长电池续航时间，尽管同时也需要更高的性能。

在可靠性方面，无论是数据中心还是汽车，都不能出现故障。美光的汽车级和工业级产品组合处于行业领先地位，客户信任美光的产品组合能够帮助其实现可靠质量。

以更小的尺寸实现便利性、耐用性和高容量对于移动应用来说至关重要。美光的托管型NAND解决方案将行业领先的LPDDR技术和低成本3D NAND技术，结合小体积及薄厚度的封装.从而实现轻薄时尚的手机设计。美光还提供耐用性比其他主流NAND闪存高2倍的产品，这意味着手机续航时间更长，并能可靠地存儲更多数据。

固态存储方面，美光提供在单个设备里的TB级容量。美光在QLC 3D NAND技术的开发方面处于领先地位，该技术在相同的裸片面积中多提供33%的容量，并最大化提高NAND芯片的容量。美光企业级QLC SSD拥有良好的性能、卓越的可靠性和高容量。