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一.「人工智慧」的硬核心是「大數據」,「大數據」的核心是「腦神經」元件3D-NAND
國際知名AI大師李開復博士,在他2017年4月出版的「人工智慧來了」大作中,就目前全球正夯的「人工智慧」,下了一個簡潔的定義:人工智慧(AI)= 深度學習+大數據。從上列公式中可以歸納出,AI的軟體核心是「深度學習」;而AI的硬體核心是「大數據」,也就是大腦神經、大記憶體。其中執行秩序是「硬體先於軟體」,如果沒有記憶體就如同人沒有腦神經,也就無法進行「深度學習」,當然「人工智慧」也絕對無法實現。平常無時無刻所產生的原始「陽春版大數據」,都要經過儲存、分類、整理出「智慧版大數據」,以備爾後針對各式各樣AI的應用及深度學習,能提供及時的資料。
至於AI「大數據」,究竟該儲存於何類記憶體? 專家結論就是存於「非揮發性記憶體(NVM)」內。因為當電源無預警斷電時,只有存於NVM裡面的「大數據」,才能安全地被保留下來。至於那些臨時儲存於「揮發性記憶體(VM)」DRAM中的數據,亦應在限定的時間內,以備用電池,迅速轉存到NVM中,防止遺失。經多年量產驗證,現今主流NVM「腦神經」元件共有三種,一是3D-NAND、二是3D-Xpoint、三是3D-ReRAM等。目前是以達最低成本、最滿足摩爾定律的3D-NAND拔得頭籌。其所達成的最高單晶容量,以東芝/威騰在2017年6月底,所宣布的96-層768Gb QLC最為領先。是AI行業中,公認的最經濟的NVM「腦神經」元件。據AI專家估計,2017年全球每日約增加20 Peta-byte(160x1015 bits)的大數據。若以2019年單晶3D-NAND的容量1Tb(1012 bits)來計算,每日就需要生產160,000顆,或約1000片12寸3D-NAND晶圓,才能滿足存儲需求。若「大數據」重複儲存於各地雲端、手機等,則每日所需的3D-NAND晶圓數目,將百倍、千倍的成長,十分驚人。昨日還令人瞠目的「大數據」,今日已變成了微不足道的「小數據」。台灣周遭國家如美、日、韓、中均積極生產半導體最大量的3D-NAND,台灣若繼續缺席,未來AI發展將永遠受制於人,恐有國安之虞!二.3D-NAND「1時1工1區」的痼疾是AI「深度學習」的瓶頸3D-NAND讀、寫、擦除速度慢及品質差等,乃眾所週知的痼疾。而「1時1工1區」的陳年架構,是卅年來被嚴重忽視的另一個痼疾。它是未來AI「深度學習」的一大瓶頸,說明如下:1)「1時1工1區」架構如同只關心單一鄉鎮,卻漠視了全國區域:在3D-NAND的規格中,「1區」指的是「1-Plane」、譯為「1-平原」,而「1工」只能執行一個3D-NAND工作如「讀數據」費時1倍25uS、「寫數據」10倍250uS、「擦除數據」100倍2.5mS等。在大3D-NAND全國區內,「1時1工1區」章程,只允許「選到」的約0.01%(萬分之一) 鄉鎮執行一件大數據。 但對剩下「沒選到」99.99%的全國其他鄉鎮,卻置之不顧,事實上它也束手無策。一直要等到此冗長的鄉鎮工作完成之後,其它鄉鎮才有機會,在下一個時刻,被選來執行下一個工作。目前,主流單晶3D-NAND設計,如同北美洲,只平等劃分為兩大區,如加拿大和美國,各自擁有上萬個鄉鎮。按規定,每一時刻內,兩國只能各自開放0.01%鄉鎮來處理大數據。但為何大家仍能忍受此甚不合理的規定呢?究其原因有二。其一,係經濟因素的考量,因為以3D-NAND為基礎所蓋的(大數據中心),其造價最為低廉:其二,技術上卅年來都無法突破速度的瓶頸。2)「1時1工1區」推升了系統上DRAM量的增加:一般大數據中心設計,由於3D-NAND速度太慢,寫和擦洗的次數均有所限制,不適合當主記憶體,因此才需要高速的DRAM相伴。兩者容量的比例,各家均不相同。當低價3D-NAND的容量需求愈高時,系統上外部DRAM的量也跟著盤升,其成本及功耗也大幅增加。對AI發展,至為不利。總之,3D-NAND設計,有很大改善空間。三.4D-NAND是AI-NAND,又稱「智慧快閃」,它不僅關心眾多鄉鎮,也兼顧全國所有區域:不同於3D-NAND,4D-NAND是首先擁有「1時多工1區」快閃。問題是為何4D-NAND能執行多工呢?簡言之,它把每1區進一步平分為更多小區,可各自獨立操作。在4D-NAND中,因讀的方式有如DRAM,因此每1區至少平分為10小區,可在10鄉鎮同時獨立執行10個(讀工作)、10個(寫工作)、或10個(混合讀、寫、擦洗工作),且兼顅了90%的全國鄉鎮大數據的處理。所有3D-NAND的慢工,均在後端背景中執行,有了結果馬上轉移到前端的DRAM,速度瓶頸被消除了。整個4D-NAND運作看起來就像高速DRAM。總而言之,從基本操作上來看,3D-NAND還是NAND,其讀、寫慢,結構僵硬,只能執行「1時1工1區」,乃典型的「笨拙快閃」。但4D-NAND已升級為「智慧快閃」,又不必耗能充電(Refresh),又能彈性地執行「1時多工1區」。它是首顆AI-NAND、是「AI深度學習」必備的「腦神經」、是快閃新玩家後來居上的「快閃聖杯」。(作者email:peter@aplusflash .com)(工商時報)
一.「人工智慧」的硬核心是「大數據」,「大數據」的核心是「腦神經」元件3D-NAND
國際知名AI大師李開復博士,在他2017年4月出版的「人工智慧來了」大作中,就目前全球正夯的「人工智慧」,下了一個簡潔的定義:人工智慧(AI)= 深度學習+大數據。從上列公式中可以歸納出,AI的軟體核心是「深度學習」;而AI的硬體核心是「大數據」,也就是大腦神經、大記憶體。其中執行秩序是「硬體先於軟體」,如果沒有記憶體就如同人沒有腦神經,也就無法進行「深度學習」,當然「人工智慧」也絕對無法實現。平常無時無刻所產生的原始「陽春版大數據」,都要經過儲存、分類、整理出「智慧版大數據」,以備爾後針對各式各樣AI的應用及深度學習,能提供及時的資料。
至於AI「大數據」,究竟該儲存於何類記憶體? 專家結論就是存於「非揮發性記憶體(NVM)」內。因為當電源無預警斷電時,只有存於NVM裡面的「大數據」,才能安全地被保留下來。至於那些臨時儲存於「揮發性記憶體(VM)」DRAM中的數據,亦應在限定的時間內,以備用電池,迅速轉存到NVM中,防止遺失。經多年量產驗證,現今主流NVM「腦神經」元件共有三種,一是3D-NAND、二是3D-Xpoint、三是3D-ReRAM等。目前是以達最低成本、最滿足摩爾定律的3D-NAND拔得頭籌。其所達成的最高單晶容量,以東芝/威騰在2017年6月底,所宣布的96-層768Gb QLC最為領先。是AI行業中,公認的最經濟的NVM「腦神經」元件。據AI專家估計,2017年全球每日約增加20 Peta-byte(160x1015 bits)的大數據。若以2019年單晶3D-NAND的容量1Tb(1012 bits)來計算,每日就需要生產160,000顆,或約1000片12寸3D-NAND晶圓,才能滿足存儲需求。若「大數據」重複儲存於各地雲端、手機等,則每日所需的3D-NAND晶圓數目,將百倍、千倍的成長,十分驚人。昨日還令人瞠目的「大數據」,今日已變成了微不足道的「小數據」。台灣周遭國家如美、日、韓、中均積極生產半導體最大量的3D-NAND,台灣若繼續缺席,未來AI發展將永遠受制於人,恐有國安之虞!二.3D-NAND「1時1工1區」的痼疾是AI「深度學習」的瓶頸3D-NAND讀、寫、擦除速度慢及品質差等,乃眾所週知的痼疾。而「1時1工1區」的陳年架構,是卅年來被嚴重忽視的另一個痼疾。它是未來AI「深度學習」的一大瓶頸,說明如下:1)「1時1工1區」架構如同只關心單一鄉鎮,卻漠視了全國區域:在3D-NAND的規格中,「1區」指的是「1-Plane」、譯為「1-平原」,而「1工」只能執行一個3D-NAND工作如「讀數據」費時1倍25uS、「寫數據」10倍250uS、「擦除數據」100倍2.5mS等。在大3D-NAND全國區內,「1時1工1區」章程,只允許「選到」的約0.01%(萬分之一) 鄉鎮執行一件大數據。 但對剩下「沒選到」99.99%的全國其他鄉鎮,卻置之不顧,事實上它也束手無策。一直要等到此冗長的鄉鎮工作完成之後,其它鄉鎮才有機會,在下一個時刻,被選來執行下一個工作。目前,主流單晶3D-NAND設計,如同北美洲,只平等劃分為兩大區,如加拿大和美國,各自擁有上萬個鄉鎮。按規定,每一時刻內,兩國只能各自開放0.01%鄉鎮來處理大數據。但為何大家仍能忍受此甚不合理的規定呢?究其原因有二。其一,係經濟因素的考量,因為以3D-NAND為基礎所蓋的(大數據中心),其造價最為低廉:其二,技術上卅年來都無法突破速度的瓶頸。2)「1時1工1區」推升了系統上DRAM量的增加:一般大數據中心設計,由於3D-NAND速度太慢,寫和擦洗的次數均有所限制,不適合當主記憶體,因此才需要高速的DRAM相伴。兩者容量的比例,各家均不相同。當低價3D-NAND的容量需求愈高時,系統上外部DRAM的量也跟著盤升,其成本及功耗也大幅增加。對AI發展,至為不利。總之,3D-NAND設計,有很大改善空間。三.4D-NAND是AI-NAND,又稱「智慧快閃」,它不僅關心眾多鄉鎮,也兼顧全國所有區域:不同於3D-NAND,4D-NAND是首先擁有「1時多工1區」快閃。問題是為何4D-NAND能執行多工呢?簡言之,它把每1區進一步平分為更多小區,可各自獨立操作。在4D-NAND中,因讀的方式有如DRAM,因此每1區至少平分為10小區,可在10鄉鎮同時獨立執行10個(讀工作)、10個(寫工作)、或10個(混合讀、寫、擦洗工作),且兼顅了90%的全國鄉鎮大數據的處理。所有3D-NAND的慢工,均在後端背景中執行,有了結果馬上轉移到前端的DRAM,速度瓶頸被消除了。整個4D-NAND運作看起來就像高速DRAM。總而言之,從基本操作上來看,3D-NAND還是NAND,其讀、寫慢,結構僵硬,只能執行「1時1工1區」,乃典型的「笨拙快閃」。但4D-NAND已升級為「智慧快閃」,又不必耗能充電(Refresh),又能彈性地執行「1時多工1區」。它是首顆AI-NAND、是「AI深度學習」必備的「腦神經」、是快閃新玩家後來居上的「快閃聖杯」。(作者email:peter@aplusflash .com)(工商時報)
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至於AI「大數據」,究竟該儲存於何類記憶體? 專家結論就是存於「非揮發性記憶體(NVM)」內。因為當電源無預警斷電時,只有存於NVM裡面的「大數據」,才能安全地被保留下來。至於那些臨時儲存於「揮發性記憶體(VM)」DRAM中的數據,亦應在限定的時間內,以備用電池,迅速轉存到NVM中,防止遺失。經多年量產驗證,現今主流NVM「腦神經」元件共有三種,一是3D-NAND、二是3D-Xpoint、三是3D-ReRAM等。目前是以達最低成本、最滿足摩爾定律的3D-NAND拔得頭籌。其所達成的最高單晶容量,以東芝/威騰在2017年6月底,所宣布的96-層768Gb QLC最為領先。是AI行業中,公認的最經濟的NVM「腦神經」元件。據AI專家估計,2017年全球每日約增加20 Peta-byte(160x1015 bits)的大數據。若以2019年單晶3D-NAND的容量1Tb(1012 bits)來計算,每日就需要生產160,000顆,或約1000片12寸3D-NAND晶圓,才能滿足存儲需求。若「大數據」重複儲存於各地雲端、手機等,則每日所需的3D-NAND晶圓數目,將百倍、千倍的成長,十分驚人。昨日還令人瞠目的「大數據」,今日已變成了微不足道的「小數據」。台灣周遭國家如美、日、韓、中均積極生產半導體最大量的3D-NAND,台灣若繼續缺席,未來AI發展將永遠受制於人,恐有國安之虞!二.3D-NAND「1時1工1區」的痼疾是AI「深度學習」的瓶頸3D-NAND讀、寫、擦除速度慢及品質差等,乃眾所週知的痼疾。而「1時1工1區」的陳年架構,是卅年來被嚴重忽視的另一個痼疾。它是未來AI「深度學習」的一大瓶頸,說明如下:1)「1時1工1區」架構如同只關心單一鄉鎮,卻漠視了全國區域:在3D-NAND的規格中,「1區」指的是「1-Plane」、譯為「1-平原」,而「1工」只能執行一個3D-NAND工作如「讀數據」費時1倍25uS、「寫數據」10倍250uS、「擦除數據」100倍2.5mS等。在大3D-NAND全國區內,「1時1工1區」章程,只允許「選到」的約0.01%(萬分之一) 鄉鎮執行一件大數據。 但對剩下「沒選到」99.99%的全國其他鄉鎮,卻置之不顧,事實上它也束手無策。一直要等到此冗長的鄉鎮工作完成之後,其它鄉鎮才有機會,在下一個時刻,被選來執行下一個工作。目前,主流單晶3D-NAND設計,如同北美洲,只平等劃分為兩大區,如加拿大和美國,各自擁有上萬個鄉鎮。按規定,每一時刻內,兩國只能各自開放0.01%鄉鎮來處理大數據。但為何大家仍能忍受此甚不合理的規定呢?究其原因有二。其一,係經濟因素的考量,因為以3D-NAND為基礎所蓋的(大數據中心),其造價最為低廉:其二,技術上卅年來都無法突破速度的瓶頸。2)「1時1工1區」推升了系統上DRAM量的增加:一般大數據中心設計,由於3D-NAND速度太慢,寫和擦洗的次數均有所限制,不適合當主記憶體,因此才需要高速的DRAM相伴。兩者容量的比例,各家均不相同。當低價3D-NAND的容量需求愈高時,系統上外部DRAM的量也跟著盤升,其成本及功耗也大幅增加。對AI發展,至為不利。總之,3D-NAND設計,有很大改善空間。三.4D-NAND是AI-NAND,又稱「智慧快閃」,它不僅關心眾多鄉鎮,也兼顧全國所有區域:不同於3D-NAND,4D-NAND是首先擁有「1時多工1區」快閃。問題是為何4D-NAND能執行多工呢?簡言之,它把每1區進一步平分為更多小區,可各自獨立操作。在4D-NAND中,因讀的方式有如DRAM,因此每1區至少平分為10小區,可在10鄉鎮同時獨立執行10個(讀工作)、10個(寫工作)、或10個(混合讀、寫、擦洗工作),且兼顅了90%的全國鄉鎮大數據的處理。所有3D-NAND的慢工,均在後端背景中執行,有了結果馬上轉移到前端的DRAM,速度瓶頸被消除了。整個4D-NAND運作看起來就像高速DRAM。總而言之,從基本操作上來看,3D-NAND還是NAND,其讀、寫慢,結構僵硬,只能執行「1時1工1區」,乃典型的「笨拙快閃」。但4D-NAND已升級為「智慧快閃」,又不必耗能充電(Refresh),又能彈性地執行「1時多工1區」。它是首顆AI-NAND、是「AI深度學習」必備的「腦神經」、是快閃新玩家後來居上的「快閃聖杯」。(作者email:peter@aplusflash .com)(工商時報)
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