3D XPoint有望变革AI行业

美光3D XPoint进展

5月21日，美光举行年度分析师和投资者大会，会上宣布了包括100亿美元的回购、对DRAM和NAND市场的看法等重大消息外，还多次提到了3D XPoint， 本文主要探讨该产品的前景。

公司CEO Sanjay暗示美光可能会在2019年出货该产品，下面是原话：“3D XPoint比现有的NAND Flash快1000倍，耐用性提高1000倍，密度也比传统DRAM高10倍。这些特性很好地填补了DRAM和NAND的间隙，我们正在跟客户密切配合开发产品，正如我们之前讲的，我们将在2019年晚些时候发布相关产品。”首席业务管Sumit Sadana也表示不会透露太多关于3D XPoint的信息，因为明年就要推出产品，现在正在跟客户合作，不方便透露更多信息。

人工智能与机器学习

人工智能是一个广义的概念，机器学习属于其中一个分支，通过参数输入和需要的结果输出，让机器从输入的数据中学习，来完成一个具体的任务。下图供读者参考，体会人工智能与存储器的关系。

以经典的识别猫图片为例，将图片均一化并按像素切割，输入到机器学习模型中，模型输出该图片可能是猫的图片的概率。

机器学习的硬件要求

模型中反向传播和正向传播算法都需要大量的计算，本文不讨论。笔者想说明的是这些计算需要复杂的线性代数运算，也就是大量的矩阵计算、向量计算，所以这也是为什么GPU成为深度学习的头号硬件选择。

为了提高训练速度，你需要将大量数据加载到RAM里，然后送给GPU/CPU。我们可以通过加大DRAM容量以及预装载来提高输入给计算单元的速度。美光首席业务官Sadana是这样描述的：处理器要花费大量的时间等待数据，这在云计算公司内部是一个广泛的问题。而且这些年处理器的内核数量不断提升，但存储器的速度并没有同步提升，成为提升计算速度的一个瓶颈。

此外，DRAM还有一个缺点——易失性。想象一下假设你花费了好几天时间运行模型来识别猫，结果突然因为硬件或者软件的问题中断了，DRAM就会丢失所有信息，然后你的模型又会重新回到认为只要有四条腿就是猫的地步。

3D XPoint的优点

3D XPoint填补了NAND（SSD）和DRAM（RAM）的空隙，虽然不如DRAM 快，但是远比NAND快，而且断电不丢失数据。

在YouTube上一个知名的硬件评测频道，Linus Tech Tips 对采用了3D XPoint技术的英特尔 Optane drive和最新的三星NAND SSD进行了跑分对比，显示前者的读/写速度与后者基本一致，为2GB/s，但是3D XPoint同时处理来自多个线的数据请求的速度远远大于NAND，而这正是机器学习需要的。

小结
美光正在全力推出自己的新产品，尤其是下一代面向人工智能这个新兴行业的产品，笔者认为公司值得给一个更高的估值。如果如管理层所预告的，明年将有3D XPoint相关产品推出，那美光就可以跟以前的周期股特性说拜拜了，也许美光就是下一个英伟达。