当前位置: >迎接人工智能与大数据带来商机,应材:材料工程突破为关键

迎接人工智能与大数据带来商机,应材:材料工程突破为关键

2019-03-10 23:31,迎接人工智能与大数据带来商机,应材:材料工程突破为关键,Kotoo科技新闻网(http://www.kotoo.com)
 

迎接人工智能与大数据带来商机,应材:材料工程突破为关键

在人工智能 (AI) 已经成为产业不可逆的趋势下,就连台积电前董事长张忠谋都表示,未来 AI 的发展将成为带动台积电营运发展的重要关键。因此,市场上大家都在期待,借由 AI 发展所带来的新应用与商机。只是,在 AI 需要大量运算效能与能源,而整个半导体结构发展也面临极限发展的情况之下,材料工程技术的突破就成为未来 AI 普及化前的其中关键。

材料工程解决方案大厂应用材料 (Applied Materials) 指出,根据《经济学人》表示,当前数据之于这个世纪的重要性,犹如石油之于上个世纪,是成长与变革的动力,而透过科技也为许多产业带来改变。因此,借由人工智能与大数据的结合,给市场带来无限的机会,却也带来空前的挑战。所以,而是否能掌握 AI 与大数据带来的庞大商机,关键在于新技术和新策略上。

应用材料台湾区总裁余定陆日前在于媒体的聚会中表示,AI 与大数据的结合带动了 4 个主要的趋势与挑战,这也是企业是否能在 AI 与大数据时代掌握致胜先机的关键。其中,包括了物联网普及和工业 4.0 产生超大量的数据资料、现有的空间不足以应付快速增加数据量的处理及储存、靠着新的运算模式及架构,以及边缘运算、云端技术和低功耗的每瓦效能,才能将数据成功转换成价值、以及 AI 与物联网快速汇流,连接性是最大关键,也是决定运作是否流畅的重要因素等。

而因为有了 4 个趋势与挑战,使得在 AI 与大数据时代中启动了“硬件复兴”的各种资源投入,不但使得论是传统科技领导大厂、新创公司或软件公司,都投入大量的资源、押宝不同的技术领域、聚焦应用的客制化及最佳化,专注于硬件的设计以及投资发展。另外,在在电脑运算处理器部分,人工智能需要大量、快速的内存存取及平行运算,才能提升巨量资料处理能力,这时绘图处理器(GPU)及张量处理器(TPU)会比传统运算架构更适合处理人工智能的应用。而且,为了使人工智能潜力完全开发,其效能 / 功耗比即运算效能需达到目前 的1,000 倍,已成为现阶段技术层面亟需突破的关键。

再加上 AI 与大数据需要边缘及云端创新,大量的资料储存+高效能运算因运而生。而且在是当传统摩尔定律下的 2D 微缩越来越慢的情况下,材料工程的创新就成为解决问题的其中一项关键。余定陆进一步表示,材料工程的创新未来将建构在 PPAC(效能、功耗与单位面积)的 5 个面向革新上,包括新架构、新结构 / 3D、新材料、微缩的新方法以及先进封装等。

余定陆举例表示,原有 2D NAND 的技术应用在实体和成本上已达到极限,为了能让每储存单元(cell)的容量再往上增加,3D NAND 技术采用层层堆叠的方式,来减少 2D NAND 储存单元距离过近时,可能产生的干扰问题。此外,3D NAND 有倍增的容量与可靠度,更是过去的 2D NAND 无法比拟的。

此外,先进封装可以优化系统级的效能。过去 DRAM 封装是采用印刷电路板(PCB)的方式,目前则采用硅通孔封装技术(TSV),可将逻辑和内存的同质和异构集成紧密地结合在一起,垂直堆叠的 3D 储存器芯片显著减小了 PCB 级的电路板尺寸和布线复杂性,大大降低成本、节省一半的电力及延长芯片使用寿命。另一种系统级封装,运用小芯片(chiplet)多元模组整合,可提供时间、成本与良率的效益。

余定陆还表示,传统计算机架构的冯诺伊曼(Von Neumann)思维有一个主要问题,当处理大量资料运算,单一中央处理器与内存间的资料运算规则和传输速度,限制了整体效率与计算时间,无法满足实际即时应用情境。但利用神经形态(Neuromorphic)思维,进行网络分散架构及平行运算与学习,可加速人工智能计算,达到传统计算机架构无法达成的连接性。

在 AI 与大数据的结合将带来无限机会的时代中,因应复杂性、应用性和在时间方面都面临很大的困难,而且互连性和材料创新速度上面临的挑战,也需要新的策略来克服的情况下,需要借由材料工程创新、硬件的复兴以及产业生态间深度连结来解决。

(首图来源:科技新报摄)

声明:

·凡注明为其他媒体来源的信息,均为转载自其他媒体,转载并不代表本网赞同其观点,也不代表本网对其真实性负责。如系原创文章,转载请注明出处。

·您若对该稿件内容有任何疑问或质疑,请即联系,本网将迅速给您回应并做处理。

邮箱:mail@kotoo.com

+1 已赞
已有8人赞过
评论13

发表评论请 登录
  • 最新
  • 最热
评论举报

请选择举报理由

17 13

已收藏
去我的收藏夹 >

已取消收藏
去我的收藏夹 >