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内存和快速存储推动 AI 走向未来

Sanjay Mehrotra | 2019 年 1 月

关于 AI 的讨论无处不在。去年,它似乎已成为每场科技大会的关键主题。几乎每家公司(无论是科技公司还是非科技公司)都在谈论他们在 AI 领域中的地位,或者他们将如何利用 AI 来改进业务。原因很明显:AI 的前景真实存在,其潜力超越大多数人的认知。

成百上千的新解决方案已经开始投入实践,预示着 AI 技术将产生深远的影响。下面我将举几个例子。

  • 如今,新款智能手机可以使用简单的 AI 技术来识别场景并调整相机设置,从而拍摄出理想的照片。用智能手机拍出更美的照片可能并不会对我们的生活产生革命性影响,但却能很好地说明:AI 将以一种难以觉察的方式迅速成为我们日常生活中自然而然的一部分。事实上,您可能已经在每周通过推荐引擎与 AI 结果进行了交互。这些引擎负责驱动流媒体视频、音乐和在线购物系统。
  • AI 目前最流行的另一个用途是语音识别,预计其使用量将在未来几年成倍增长。根据一些报告的预测,在未来短短五年内,语音控制设备数量将达到现今的 10 倍。
  • 研究人员已经证明,通过强大的计算机进行 DNA 测序和分析,可以更有效地对抗癌症。各种癌症基因组图谱正在形成一个索引,将有助于确定个性化且更有效的癌症治疗方法。

为了加速实施这些新的解决方案,美光的业务已经发生改变。我们的内存产品和快速存储解决方案一直是基本计算功能的核心,但并非每个人都将其视为计算技术所创造价值的核心。AI 正在帮助改变这种看法。数据和数据分析现在是价值创造和优势的衡量标准,计算机快速传输、解释和理解这些数据的能力变得至关重要。以 Nvidia 的 DGX-2 系统今年 12 月在 MLPerf 中创下的记录为例。MLPerf 是业界前沿的广泛 AI 训练基准。这些基准测试涵盖五类重要的 AI 训练任务(图像分类、对象检测、翻译、推荐和强化学习)。DGX-2 系统创下了六项新的性能记录,它们依赖于每个系统中的大容量高性能内存(1.5TB 的 DDR4 和 512GB 的 HBM2)来实现这一目标。

这些基本 AI 任务与内存和高速存储的关系日益密切,这为美光的研究人员和工程团队提供了新的机会来实现我们的愿景——改变世界使用信息的方式,丰富全人类的生活。令人振奋的未来就在我们面前;我已经迫不及待地想要看到接下来会发生什么。

President And CEO

Sanjay Mehrotra

Sanjay Mehrotra is president and chief executive officer at Micron Technology.
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