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报告详情
Persistent Memory Productization driven by AI & ML-Sabour-Avalanche-DRSA
信息技术
2022-06-24
PM Summit 2019 持久化内存峰会
yuAner
持久内存产品化驱动AI与MLD
云端到节点应用场景
云端
:大数据处理、数据仓库、数据可视化、数据缓存、数据过滤、AI/ML训练与推理
边缘
:实时数据处理、ERP、MES、CAD、系统训练、推理、深度学习
节点
:数据采集、聚合、边缘传输、本地决策、本地学习
节点架构演进:从数据融合到AI
传统节点架构
:传感器融合、处理器、传输数据
AI节点架构
:传感器融合、处理器、推理(本地决策)、学习(本地刺激)
持久内存技术路线图
Gen 1 SPI 8Mb
:离散物联网内存
Gen 2 QSPI 32Mb
:嵌入式物联网内存
Gen 3 OSPI 256Mb
:28nm NVM MACRO(8-64Mb)+ 28nm SRAM MACRO(8-64Mb)+ 14nm SRAM MACRO(8-64Mb)+ 28nm NVM MACRO(64-256Mb)
边缘/云架构需求
云端
:持久性、速度、PCIe缓存、GPU核心(机器学习)、边缘通信
边缘
:持久性、低功耗、最小芯片尺寸
加速云/边缘计算:缓存与GPU内存
MD-RAM
:处理器、DRAM、存储处理、PCIe缓存、AI/ML GPU、存储缓存
NVDIMM
:NVDIMM-N(持久性到DRAM控制器+电池+闪存)、NVDIMM-P(隐藏持久内存耐久性+电池+缓存)、AVA-DIMM(持久性DRAM替代)
持久内存技术对比
NAND
:写速度10-9,耐久性10-12
SRAM
:写速度10-9,耐久性10-9
RRAM/PCMN
:写速度10-9,耐久性10-6
MRAM
:写速度10-9,耐久性10-3
嵌入式
:高性能、高温
独立
:物联网、中密度RAM、高密度RAM
总结
MRAM产品化
:从云端到物联网节点逐步推进
产品多样性
:MRAM并非单一产品,涵盖多种技术路线
统一平台
:基于统一MTJ架构的CPU与内存平台,整合计算、存储、网络
应用阶段
:云、边缘、节点全覆盖,分阶段产品推出
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