AI和机器学习应用需求疯涨或使GDDR内存供应短缺
gddr (图像双倍数据传输率)内存技术是专为高端显卡而设计的高效能ddr规格，因此，其中的‘g’仍然象征着“图像”(graphics)；不过，近来推动对于gddr内存技术需求的新应用，显然已经与像素无关了。
事实上，诸如人工智能(ai)和机器学习等需要超快速内存的应用，已经使得gddr内存供应短缺了，因此，gddr的制造商如果能把握机会加速量产，现在正是一个不错的时机。例如，美光科技(micron technology)最近开始量产其8gb gddr6 (第六代图像双倍数据传输率)内存，当然瞄准的就是图像市场，同时也看好近来热门的汽车与网络等领域。
gddr内存的一些新兴应用仍然是图像导向的。在不断成长中的车用内存市场，它将支持越来越多的视觉仪表板和先进驾驶辅助系统(adas)，这些系统都必须立即回应驾驶人的动作，而自动驾驶车更需要高性能内存来处理大量的实时数据。其他新兴应用还包括增强现实(ar)和虚拟现实(vr)。当然，视讯对于内存的需求永远不嫌太多，尤其是4k已经越来越被广泛采用了，紧随其后的就是8k规格。
美光运算连网业务部总监andreas schlapka表示，过去三年来，传统的gddr应用，如显卡和游戏机，开始扩展到更多的连网应用和自动驾驶。在现代化的车辆中，高性能内存必须处理来自传感器和摄影机产生的庞大数据量。同样地，先进的连网技术也开始采用gddr实现网络适配器(nic)。他说：“五年前，数据中心的最大流量来自数据的输入和输出。在特定节点上完成有关的信息，然后再传送回用户的终端。”而今，数据中心的更多流量来自不同节点之间的数据传输，从而推动对于传输速率的巨大需求。
随着更多内存被加进同一封装中，每一世代的gddr内存(包括美光)技术不断在改进中，而且更加强调以更低功耗执行更快的速度
提到传输速率时，schlapka说，随着加密货币和加密挖矿蔚为主流，gddr技术也十分有利于加密货币应用。庞大的数据资必须快速地运行，因此，所采用的内存必须能与a6或gpu并驾齐驱。同样地，高性能运算，特别是ai，也都受惠于gddr的高带宽优势。他说：“如果你要训练神经网络，就必须尽可能地执行最多的数据，理想情况下，从每一针脚到每一位都得算计在内。你必须将其加载内存中，然后快速地进行运算。我认为这就是gddr得以有效发挥之处，而且够成为理想的解决方案。”
三星半导体(samsung semiconductor)专用dram营销经理tien shiah说，gddr持续稳步发展中，每个接脚的速度更快，而且传统上搭配gpu用于图像应用中。“现在，gpu正在寻找专用领域，特别是高端gpu开始进入机器学习类型的应用，因为这一类ai算法非常适合 gpu的平行架构。”但是，他说，有些应用还需要进一步的发展，以及采用高带宽内存(hbm)。三星自今年初开始为先进图像系统生产16gbit gddr6。
虽然许多新兴的gddr技术应用都来自汽车和高性能运算领域，但新的消费类应用也不断出现，例如8k视频处理、ar和vr等。不过，shiah指出，ar/vr应用的发展并不如预期。
shiah说：“这项技术存在着许多的市场炒作和用户的兴奋情绪，然后，随着人们开始导入后，有些人却感到恶心和晕眩，但这其实与计算机系统是否足够强大有关。”他说，早期的产品为了进入市场通常会降低规格，以便让更多人都能使用这项技术，但其折衷之处就是导致有些人感到头晕目眩。“随着计算机系统每一年都会变得更加强大，以及gddr6等图像技术的处理能力提高，ar/vr的体验会更好。再加上由于gpu和cpu的性能不断进展，越来越多人将能享受这项技术的乐趣，而接下来的新战场就会转移到内存了。”
好消息是，它并不像近年来面临障碍的平面nand，或需要等3d变得更具成本效益才能继续向前发展，gddr看来还有很多的选择。shiah说：“我们一直在研究未来将会发生什么，现在，我们并未看到任何障碍，接下来也将继续致力于该技术的进展。”
schlapka也看到了新兴内存技术的成长空间，而且，除了gddr6之外还有其他技术，无论是gddr7还是其他内存。“我们认为还有空间可以进一步发展像gddr6这一类平行技术，但这是我们在接下来四到五年内需要探讨的问题。”
三星在今年初为先进图像系统量产16gigabit gddr6内存
gddr的当前迭代已达到临界点了。jon peddie research负责人jon peddie表示，作为jedec标准之一，它已经通过几家公司将其纳入产品的完整测试了，包括 amd、英伟达 (nvidia)和高通(qualcomm)等。他说：“这些公司都投入了这项技术，更进一步确保它是竹十分可靠的。”美光是第一家进入大规模量产的公司。“这对于游戏玩家来说是个好消息，对于ai开发人员来说是好消息，对于工作站人员来说也是一个大好消息。这一切都是好消息，而且当他们学会如何从工艺中挤出更多产能时，一切还会更美好。”
然而，正如其他技术一样，摩尔定律(moore’s law)也对于gddr的可扩展性带来挑战。peddie说：“gddr6建立在摩尔最新、最好的工艺节点上，而且与任何新工艺节点一样，在量产方面也存在着问题。不过，随着半导体制造商日益熟悉如何建构这些产品以及经验更丰富时，产量将会越来越高。”理想的产量意味着制造商将会开始“赚钱”，他说，但随着工艺节点进入个位数的纳米级时，意味着还必须处理难以实现量产制造的“原子级”议题。
无论如何，gddr内存目前正处于一个理想的发展位置，而且每一世代都持续改善中。peddie说：“你将会看到一个美好的摩尔定律模式——更多的内存整合于同一封装中，而且能以更低功耗实现更快速运作。这就是摩尔定律的精神所在。gddr系列内存正是摩尔定律如何运作的典型例子。”
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Micro LED直显技术已经开始引领新一代消费浪潮
在制药公司中使用人工智能可以帮助提供更好的诊断
基于TensorFlow Lite的几项技术更新
事实上，诸如人工智能(ai)和机器学习等需要超快速内存的应用，已经使得gddr内存供应短缺了，因此，gddr的制造商如果能把握机会加速量产，现在正是一个不错的时机。例如，美光科技(micron technology)最近开始量产其8gb gddr6 (第六代图像双倍数据传输率)内存，当然瞄准的就是图像市场，同时也看好近来热门的汽车与网络等领域。
gddr内存的一些新兴应用仍然是图像导向的。在不断成长中的车用内存市场，它将支持越来越多的视觉仪表板和先进驾驶辅助系统(adas)，这些系统都必须立即回应驾驶人的动作，而自动驾驶车更需要高性能内存来处理大量的实时数据。其他新兴应用还包括增强现实(ar)和虚拟现实(vr)。当然，视讯对于内存的需求永远不嫌太多，尤其是4k已经越来越被广泛采用了，紧随其后的就是8k规格。
美光运算连网业务部总监andreas schlapka表示，过去三年来，传统的gddr应用，如显卡和游戏机，开始扩展到更多的连网应用和自动驾驶。在现代化的车辆中，高性能内存必须处理来自传感器和摄影机产生的庞大数据量。同样地，先进的连网技术也开始采用gddr实现网络适配器(nic)。他说：“五年前，数据中心的最大流量来自数据的输入和输出。在特定节点上完成有关的信息，然后再传送回用户的终端。”而今，数据中心的更多流量来自不同节点之间的数据传输，从而推动对于传输速率的巨大需求。
随着更多内存被加进同一封装中，每一世代的gddr内存(包括美光)技术不断在改进中，而且更加强调以更低功耗执行更快的速度
提到传输速率时，schlapka说，随着加密货币和加密挖矿蔚为主流，gddr技术也十分有利于加密货币应用。庞大的数据资必须快速地运行，因此，所采用的内存必须能与a6或gpu并驾齐驱。同样地，高性能运算，特别是ai，也都受惠于gddr的高带宽优势。他说：“如果你要训练神经网络，就必须尽可能地执行最多的数据，理想情况下，从每一针脚到每一位都得算计在内。你必须将其加载内存中，然后快速地进行运算。我认为这就是gddr得以有效发挥之处，而且够成为理想的解决方案。”
三星半导体(samsung semiconductor)专用dram营销经理tien shiah说，gddr持续稳步发展中，每个接脚的速度更快，而且传统上搭配gpu用于图像应用中。“现在，gpu正在寻找专用领域，特别是高端gpu开始进入机器学习类型的应用，因为这一类ai算法非常适合 gpu的平行架构。”但是，他说，有些应用还需要进一步的发展，以及采用高带宽内存(hbm)。三星自今年初开始为先进图像系统生产16gbit gddr6。
虽然许多新兴的gddr技术应用都来自汽车和高性能运算领域，但新的消费类应用也不断出现，例如8k视频处理、ar和vr等。不过，shiah指出，ar/vr应用的发展并不如预期。
shiah说：“这项技术存在着许多的市场炒作和用户的兴奋情绪，然后，随着人们开始导入后，有些人却感到恶心和晕眩，但这其实与计算机系统是否足够强大有关。”他说，早期的产品为了进入市场通常会降低规格，以便让更多人都能使用这项技术，但其折衷之处就是导致有些人感到头晕目眩。“随着计算机系统每一年都会变得更加强大，以及gddr6等图像技术的处理能力提高，ar/vr的体验会更好。再加上由于gpu和cpu的性能不断进展，越来越多人将能享受这项技术的乐趣，而接下来的新战场就会转移到内存了。”
好消息是，它并不像近年来面临障碍的平面nand，或需要等3d变得更具成本效益才能继续向前发展，gddr看来还有很多的选择。shiah说：“我们一直在研究未来将会发生什么，现在，我们并未看到任何障碍，接下来也将继续致力于该技术的进展。”
schlapka也看到了新兴内存技术的成长空间，而且，除了gddr6之外还有其他技术，无论是gddr7还是其他内存。“我们认为还有空间可以进一步发展像gddr6这一类平行技术，但这是我们在接下来四到五年内需要探讨的问题。”
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然而，正如其他技术一样，摩尔定律(moore’s law)也对于gddr的可扩展性带来挑战。peddie说：“gddr6建立在摩尔最新、最好的工艺节点上，而且与任何新工艺节点一样，在量产方面也存在着问题。不过，随着半导体制造商日益熟悉如何建构这些产品以及经验更丰富时，产量将会越来越高。”理想的产量意味着制造商将会开始“赚钱”，他说，但随着工艺节点进入个位数的纳米级时，意味着还必须处理难以实现量产制造的“原子级”议题。
无论如何，gddr内存目前正处于一个理想的发展位置，而且每一世代都持续改善中。peddie说：“你将会看到一个美好的摩尔定律模式——更多的内存整合于同一封装中，而且能以更低功耗实现更快速运作。这就是摩尔定律的精神所在。gddr系列内存正是摩尔定律如何运作的典型例子。”
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如何通过机器学习来理解情绪划分，保持积极心态
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e络盟上新PicoScope 6000E系列USB示波器
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