與大多數(shù)網(wǎng)上的圖片和品牌宣傳相反，云并不是一個蓬松的棉花球。其實，云是一個由服務(wù)器和內(nèi)存組件組成的物理空間。

我們是如何實現(xiàn)云計算的呢?幾年前，我們不是還把所有的文件、照片和音樂都儲存在電腦里嗎?為了共享文檔，我們不是還把它們保存在軟盤和閃存驅(qū)動器上，然后在筆記本電腦和臺式機之間傳輸嗎?那么，所有這些內(nèi)部和設(shè)備上的內(nèi)存都上哪兒去了?

它們哪兒也沒去。

隨著你的設(shè)備內(nèi)存和云計算能力的結(jié)合，AI幾乎在所有智能設(shè)備中都實現(xiàn)飛躍式增長。憑借面部識別，你現(xiàn)在可以更快地在相冊中找到你最好朋友的照片。你可以通過復(fù)雜的算法而接觸到你可能喜歡的音樂。當我們渴望更好的面部識別和更快的設(shè)備決策時，云將與我們的邊緣設(shè)備協(xié)同運行，使我們最瘋狂的人工智能夢想成為可能。告別手寫會議提醒和任務(wù)列表建議，迎接迄今為止最聰明的人工智能助理吧。

1.為什么使用云?

雖然我們在網(wǎng)上所做的每一件事都有云的參與——無論是備份手機應(yīng)用還是把相片存在網(wǎng)上相冊。但以前不是這樣子的。美光高級客戶項目經(jīng)理Gregg Wolff介紹，云存儲和云計算直到10年前才開始被真正接受。

Wolff說：“我認為，從內(nèi)部內(nèi)存向云計算轉(zhuǎn)移的趨勢中，2008年前后是一個重要節(jié)點。由于當時的金融危機和挑戰(zhàn)，許多公司意識到，從公司內(nèi)部的角度來看，他們的服務(wù)器并沒有得到充分利用。”

從本質(zhì)上看，由于經(jīng)濟狀況和企業(yè)面臨的困境，從存儲硬件轉(zhuǎn)向云存儲是很有必要的。這一舉措在很大程度上側(cè)重于鞏固并最大限度地利用資源。

Wolff補充道:“云的趨勢實際上就是通過虛擬化而高效使用計算資源，并且能夠?qū)⒍鄠€用戶和作業(yè)匯聚到一起。”在權(quán)衡各種選項的過程中，陷入財務(wù)困境的公司很容易就會發(fā)現(xiàn)，支持各種功能的硬件相關(guān)成本以及使其正常運行的IT服務(wù)的成本遠遠超過了使用云的成本——這正是云計算普及的契機!

“我們現(xiàn)在已經(jīng)到了這樣一個地步——沒有任何工作負載是不能在云計算中復(fù)制的，而且我們肯定會看到更好的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)催生超大規(guī)模環(huán)境?！?/span>

時至今日，這句話依然適用。即使是現(xiàn)在，在許多工作負載中使用云的優(yōu)點也超過了幾乎每次都投資內(nèi)部資源的缺點。這并不是說內(nèi)部企業(yè)服務(wù)器將會消失。如果數(shù)據(jù)必須非常安全，或者網(wǎng)絡(luò)瓶頸對負載造成嚴重影響，在這種情況下，本地企業(yè)服務(wù)器仍然是王道。

Wolff解釋說，現(xiàn)在企業(yè)服務(wù)器的平均利用率可能在20%到30%之間，而典型的超大規(guī)模云的利用率最多可達80%。這是“一個驚人的差異”。

這些企業(yè)可以在云計算中共享硬件，節(jié)省資金，最大限度地利用資源，而不是依賴自己內(nèi)存可能多余的的服務(wù)器。

Wolff說:“我們現(xiàn)在已經(jīng)到了這樣一個地步——沒有任何工作負載是不能在云計算中復(fù)制的，而且我們肯定會看到更好的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)催生超大規(guī)模環(huán)境?！?/span>

對于大多數(shù)公司來說，遷移到云存儲是一件根本不需要糾結(jié)的事情。據(jù)Statistica的數(shù)據(jù)顯示，2010年，云存儲行業(yè)的總收入為6.4億美元。僅僅6年后，該行業(yè)的市值就飆升至40.4億美元。

2018年1月，RightScale連續(xù)第七年開展云現(xiàn)狀調(diào)查。報告稱，96%的受訪者使用云，這一數(shù)字高于2017年的92%。更有甚者，受訪的企業(yè)機構(gòu)表示，他們平均在3.1個云中使用應(yīng)用程序，并在1.7個其它云中進行試驗，也就是說，每家企業(yè)至少使用5個云程序。

既然如此多的人和企業(yè)都依賴于云及其計算和存儲功能，接下來會發(fā)生什么?答案是人工智能。

2.云中AI，呼喚強大內(nèi)存

云可以服務(wù)于一系列功能，公司一直在努力突破極限并成就更多。人工智能的應(yīng)用范圍越來越廣，它可以從越來越多的數(shù)據(jù)中篩選出可幫助我們做出決策的趨勢和模式。人工智能正變得比以往任何時候都更加精簡和復(fù)雜?！拔业囊馑际牵谠评镉惺裁床荒茏龅?” Wolff問道。

根據(jù)納斯達克IR Insights的數(shù)據(jù)顯示，未來三年，云基礎(chǔ)設(shè)施上的資本支出預(yù)計將增加近三倍。2017年，這個數(shù)字就已經(jīng)高達410億美元，但到2021年，這個數(shù)字應(yīng)該會飆升到1080億美元以上。在云基礎(chǔ)設(shè)施中，人工智能服務(wù)器現(xiàn)在只占其很小一部分。但是，到2021年，它們預(yù)計將占到10%左右，到2025年，它們將激增到50%。相比于標準服務(wù)器，人工智能服務(wù)器需要兩倍的固態(tài)硬盤和六倍的DRAM。這也是美光專注的兩類強大、高效的產(chǎn)品。

目前，云中人工智能能力受到限制也就不足為奇了。由于網(wǎng)絡(luò)缺陷、時不時的停機以及只占一小部分的人工智能服務(wù)器，即使是最強大的數(shù)據(jù)中心也不能完全支持所有的計算需求。

以圖形渲染為例。Wolff認為，由于網(wǎng)絡(luò)瓶頸，“你可以實現(xiàn)一個不錯的平均幀率，但是如果有一部分幀丟失了，你一天下來的服務(wù)質(zhì)量就會很差。90%的時間體驗都不錯，但10%的時間體驗會很糟糕?！?/span>

由于這個瓶頸，邊緣設(shè)備還必須配備強大的內(nèi)存來執(zhí)行絕對必須在硬件上完成的過程。云和邊緣設(shè)備在AI中各司其職——它們的成功取決于更好的內(nèi)存。

智能設(shè)備在很大程度上依賴云來處理大量數(shù)據(jù)，而AI算法可對其進行篩選。當它們篩選數(shù)據(jù)，尋找有用的趨勢和模式時，它們會創(chuàng)建更多自己的數(shù)據(jù)，從而增加數(shù)據(jù)中心所需的內(nèi)存量。一旦數(shù)據(jù)中心擁有更多內(nèi)存，邊緣設(shè)備就需要更強大的功能來篩選并從大量數(shù)據(jù)中提取全部價值。這是一個永無止境的循環(huán)，歸根結(jié)底就是需要強大的內(nèi)存。

3.內(nèi)存升級的絕佳契機

隨著內(nèi)存需求的全面增加，DRAM也變得如此強大。隨著人工智能的發(fā)展壯大，內(nèi)存必須不斷升級和演進，直到它能無縫地適應(yīng)我們的新流程。

美光在該領(lǐng)域處于創(chuàng)新前沿。當我們把內(nèi)存移到離設(shè)備的處理單元更近的地方，或者將這些處理功能直接移到內(nèi)存中時，計算功能的運行速度將比以往任何時候都要快。此外，美光還在研究新興內(nèi)存技術(shù)，在保持接近DRAM性能的同時，大幅提高內(nèi)存密度。

憑借這些以及更多的研究機會，美光數(shù)據(jù)中心營銷總監(jiān)Ryan Baxter認為，美光擁有得天獨厚的優(yōu)勢，能夠支持云計算方面的工作。

“沒有什么比云計算更快的增長速度或更大的契機了。反之亦然，如果沒有我們的產(chǎn)品，云就不存在?！斑@就好比是共生;我們和云一起成長，換句話說，云和我們一起成長。”

Baxter認為，他和美光在即將到來的云演進過程中扮演著翻譯的角色。隨著客戶對云的投資越來越多，消費者對云的關(guān)注和需求越來越大，美光將隨時識別這些需求，并對其采取行動，提供最強大的內(nèi)存而為其提供動力。我們的工作是篩選行業(yè)和趨勢信息，并了解如何以高性價比的方式，將我們提供給企業(yè)的能力與客戶要求的能力聯(lián)系起來。我們正在通過投資更強大、更有效的內(nèi)存創(chuàng)新來實現(xiàn)這一目標。

所以，請繼續(xù)做手邊的事——發(fā)郵件，上傳照片，播放電影。云是為你而存在的，并且會隨著你的邊緣設(shè)備的支持而變得越發(fā)強大。隨著美光不斷升級和發(fā)展內(nèi)存，隨著我們的日常用戶越來越依賴于云計算，只需滑動、輕擊或下載，就可以通過人工智能而改進我們的生活質(zhì)量。