半導體供給鏈存儲器缺貨絕對是橫貫2017年的主調，但除了量變，大數據中心、AI深度進修運算帶來對CPU與AI處理懲罰器的運算速度、存儲容量高門檻要求，也正在改變整個存儲器以致于運算基本焦點架構。

在克日一場GSA存儲器岑嶺論壇上，半導體與數據平臺、處事器規模與會人士對上述議題展開熱議。

西數(Western Digital)董事長兼COO Mike Cordano提到，將來存儲財富仍然時機龐大，占整個IC行業的三分之一份額，個中DRAM約600億美元、NAND Flash約480億美元、微處理懲罰器70億美元，新加坡電信服務器 馬來西亞服務器，個中嵌入式高出70%。

美光則暗示，幾個行業成長偏向將驅動存儲器革新與成長，包羅中低端手機增加處事、云平臺的運用計較、2G-3G處事進級到4G、以及汽車無人自動駕駛等。

在最火熱的車聯網規模，除了聯網機制，車聯網倚賴大量快速及時傳輸的存儲器舉辦數據的傳輸、存儲，也將刺激這一市場高速增長。美光指出，預估在汽車規模，到2020年，非易失性存儲器將實現四倍增長，到達1TB存儲容量；DRAM的帶寬也將到達每秒100GB以上，車用存儲器對情況溫度也將介于-40~+125攝氏度。

從實際應用層面，相較于處事器所用的存儲器來說，車用存儲器的門檻要求更高、需要更不變，同時，豈論易失性、或非易失性存儲器，容量與傳輸速度同樣至關重要。

存儲器增能 不能再指望摩爾定律推進

在談及云計較數據中心要求方面，存儲架構的從頭設計、分層，讀取與寫入的延遲如何一連舉辦優化則是存眷核心。

阿里巴巴基本設施團隊首席架構師蔣曉偉暗示，處事器主要支撐云平臺運作系統需求，他稱摩爾定律即將終結，這意味不能再靠摩爾定律指望給存儲器帶來能量與計較力的一連增長，須注入新的活力。

他指出，阿里巴巴數據中心依賴Intel通用的X86架構CPU，與大量存儲頻寬，2014年起便與英特爾展開深度相助，與其Xeon系列芯片舉辦客制化、訂制化版本的相助，每瓦機能比通用型CPU還要高。

阿里巴巴旗下淘寶有深度進修的網絡，運用圖形過濾算法精準預測客戶想要商品的圖片，為了加快深度進修，應用著重于訂制的GPU處事器，同時開放云端分享給客戶利用。蔣曉偉稱，通用版的CPU沒步伐再合用于異質運算需求，譬喻深度進修。

阿里巴巴基本架構團隊今朝認真打造全球各地的數據中心的基本建樹與架構，如最新建樹成的浙江省千島湖數據中心，其運用湖水發電舉辦冷卻；內蒙綠色環保數據中心則依賴風能、太陽能供電。

AI運算存儲器大量需求仍靠外供

華為首席科學家、首席研究員Balint Fleischer則認為，AI時代的到來，對付運算挑戰很是難題，對付運算中心來說，CPU與AI處理懲罰器并行，但編程差異，須將CPU+AI處理懲罰器統一集成到以存儲器為中心焦點設計的架構之下。華為稱之為“Memory Hub”，以存儲為中心運營，對付數據中心很是要害。

阿里巴巴也在存儲規模舉辦軟、硬件整合設計。AliFlash支持PCIe v.1.0、高IOPS、低延遲， 但FLASH、DRAM架構設計由內部來做，但愿把功耗低落，主要照舊從外部供應，有專門的部分來舉辦供給鏈打點。

Kilopass CEO Charlie Cheng則認為，當前海內要自行成長存儲器壓力較大，同時跟隨西方的步驟很難，要開拓新技能闖出一條路也不容易。