マイクロンの2021年予測：5G、AI、データサイエンス

マイクロン・テクノロジーは、情報を知恵に変えるための記憶とストレージのソリューションを革新する世界のリーダーであり、世界が以前よりも速く学び、コミュニケーションをとり、進歩するようにインスピレーションを与えています。

マイクロンのトップリーダーは、2021年の予測を以下のように共有しました：

スティーブ・ポウロスキー、 マイクロン社アドバンスト・コンピューティング・ソリューションズおよびエマージング・メモリ・ソリューションズ担当コーポレート副社長

AIはより正確で普遍的になるし、従来、人々が「そのようなタスクのためにAIアルゴリズムを使用する理由は何ですか?」と言うようなシンプルなタスクを補完し始めるでしょう。たとえば、食料品店では、AIを使用したカメラを使用して、棚が空であるかどうかを定期的に確認し、空の場合は補充するように店員に通知することができます。コロナウイルスの後の世界では、企業がAIを使用して、コンタクトレスの体験を作成し、不要な面対面のやり取りを削減するために、AIを使用するようなユースケースに注目することになります。また、AIは、データセンターやテレコムのベースステーションのようなインフラストラクチャにも移行し、ニューラルネットワークのアルゴリズムがエラーの修正と回復に更に適したものになるでしょう。

シンプルなタスク用のAIアルゴリズムと、人間の脳をマッピングするための高度なアルゴリズムが存在します。 このようなアジルのAIには、記憶帯域幅が大量に必要であり、記憶帯域幅を追加すると、電力も追加されることになります。 研究者は、単一のAIモデルをトレーニングすることで、5倍のアメリカ車の生涯の二酸化炭素排出量を発生させることができることを発見しました。。

これらの巨大な電力要件は、AIが私たちの社会に普遍的に存在する場合には持続可能ではありません。次の数年で、エコシステムのプレーヤーは、エネルギー効率の良い方法でAIを動作させる新しい方法を探求することになります。 これは、3Dパッケージ内のロジックの上にメモリを積み重ねてAIアーキテクチャをメモリに近づけることによって実現できます。 ハードウェア以外に、現在、多くの帯域幅とデータを無駄にしており、多大な量のエネルギーを浪費しています。 したがって、将来的には、AIアルゴリズムを最適化して、可能な限り高いパフォーマンスを達成するが、電力消費を極めて抑制する方法を分析する技術者が増えるでしょう。 つまり、データの各ビットからインサイトを絞り出すことで、無駄にならないようにします。

ラジ・タルルリ、モバイル事業部シニア・バイス・プレジデント兼ゼネラルマネージャー

5Gが飛躍する、勇気ある新しい社会的距離の世界：2021年には、特に今年の5Gネットワークの展開により、モバイルでの近期的な利益を実現することになります。高速なスピードと低遅延により、人々は電話を中心に真正にマルチタスクを行うことができます。 消費者は、高解像度のマルチプレイヤービデオゲームをテレビにストリーミングしながら、ビデオチャット、テキストメッセージ、電話で作業を行うことができます。 これらの豊富なデータを重視するモバイルのニーズにより、2021年には、LPDDR5のような低電力メモリの需要が増加し、計算集中的な行動に伴うバッテリーの消耗を防ぐために重要になります。

さらに先を見ると、次の数年で、5Gが新しいテレメディシン、テレラーニング、バーチャルエンターテイメントを可能にするでしょう。すでに、パンデミックにより、これらを採用するよう促されていますが、最適なインフラストラクチャが整っていないことは明らかです。 5Gが現実になり、社会的距離の文化的変化が残るにつれて、テレメディシンのための4K/8Kの高解像度ビデオ、バーチャルクラスのためのAIベースの教師、ラグのないZoomミーティングを可能にすることができます。 2021年とその後、5Gは、小売業とホスピタリティでの発明的なコンタクトレス体験や、インタラクティブなスポーツとエンターテイメント体験を可能にするでしょう。 6台のカメラが同じシーンを撮影し、マシンがこれらのフィードを処理して、リアルタイムでさまざまな角度からゲームを観戦できる、360度のバーチャル体験を想像してみてください。

一方で、5Gが直ちに、または来年の終わりまでに私たちの生活を革命的に変えるという約束は、過大評価されています。革新的なユースケースが開発されるまでには時間がかかります。まず、基礎となる5Gインフラストラクチャとメモリとストレージが整備されなければなりません。すると、それらの革新的なアプリケーションが現れます。

ラジ・ハズラ、マイクロン社エマージング・プロダクツおよびコーポレート・ストラテジー担当シニア・バイス・プレジデント

パンデミックにより、仮説が真実であることが証明され、デジタル変革が促進されました。 会議がバーチャルになるにつれて、ストリーミングデータが爆発的に増加しました。 そして、突然、AIの自己学習モデルはリスクが少なく見えます。 過去には、CIOが「それは素晴らしいですが、リスクを負うことはできません」と言うことがありました。 このリスク許容度は、変化しなければならなかったため、変化しました。

2021年には、リモートワークの普及が続き、クラウドの機能がさらに進化するでしょう。 これにより、リソースの無駄を減らすために、分散コンポーザブルシステムへの関心が高まります。 リソースをストリーミングすることによって、ITの環境への影響を減らすことが重要になります。 たとえば、情報通信技術は、2030年までに世界の電気の20％を使用することが予測されています。 企業がビジネス戦略に持続可能性を組み込もうとし、AIやハイパフォーマンス・コンピューティングなどの計算集中的なワークロードのための運用費を削減しようとするにつれて、エネルギー効率の良いメモリとストレージの需要が高まるでしょう。

メモリとストレージの境界が曖昧になる：2021年は、AI-as-a-Serviceが主流になり、知能がエッジに移行し、5Gが現実になる年になるでしょう。 これにより、サーバー・システムのアーキテクチャが根本的に変化することになります。 メモリは複数のゾーンに拡張され、共有リソースになります。 そして、ストレージとメモリは統合されます。 「DRAMをメモリに使用し、NANDをストレージに使用する」という考え方は、NANDがメモリとして使用できるようになるため、もはや当てはまらないでしょう。

「DRAMの次の世代を速くしたい」という要求や、「コストを削減して容量を増やしたい」という要求は、消えていきます。 データの需要が複雑になるにつれて、企業が「DRAMの半分の電力を使用するメモリが必要」という要求をするようになります。 または、「サーバー間で共有できるメモリが必要」という要求をするようになります。 本当の関心は、CPUやGPUを超えたイノベーションにあります。 2021年には、ストレージ・クラス・メモリやメモリ・バーチャル化などの新しいソリューションを探求する企業が増えるでしょう。

クリス・バクスター、マイクロン社エンベデッド・ビジネス・ユニット担当コーポレート・バイス・プレジデント兼ゼネラルマネージャー

2021年には、自動運転を一旦置いて、先進的運転支援システム（ADAS）について考えてみましょう。 コロナウイルスがモビリティの空間で激しい採用を妨げました。 人々は公共の交通機関やライドシェアリングにためらいを感じています。 自動運転車の技術もまだ完成していません。 テスラは自動運転の主張を後退させ、ADASレベル2とレベル3を強調しています。 アダプティブ・クルーズ・コントロール、レーン・キーピング、オートマチック・ブレーキング、ドライバー・モニタリング・システムなどのこの分野では増加をみています。 自動運転車ではなく、キャビンのデジタル化の市場が2021年に非常に強くなります。

自動運転車は、企業で最初に導入されることになります。ロボタクシー、長距離トラックのアプリケーション、自動運転車のコストがかかる分野です。

自動車データの爆発的な増加により、車両コンピューティングの集中化への移行も見られます。 車両全体に分散されたアーキテクチャから、単一のドメイン・コントローラーを持つアーキテクチャへの移行です。

ドローン配送は時間の問題ですが、2021年にはまだ実現しそうにありません。 ドローンが飛び回ってパッケージを配達するということは、多くの消費者にとって魅力的なものではありません。 したがって、技術が整っていても、規制や社会的受容を確保する必要があります。 自動運転車も同様です。 自動運転のセミトレーラーが家族と同じ道路を走ることを、どれだけの人が快適に感じるでしょうか？

自動運転工場は2021年にはまだ完全に実現しそうにありません。 現在のコロナウイルスの環境では、自動運転工場の促進が期待されるかもしれませんが、工場がエッジとIoTデバイスを使用してデータを分析する方法については、まだ多くのことが残っています。 そして、セキュリティは重要な障害でした。 2021年には、エッジとクラウドの間でスマート・エンベデッド・デバイスを管理、接続、セキュア化できる統合されたプラグ・アンド・プレイ・エンドツーエンド・プラットフォームの需要が高まるでしょう。 これが、自動運転工場が完全に実現するために欠けている重要なピースです。