專家傳真－「人工智慧」發展 「智慧快閃」相隨

一．「人工智慧」的硬核心是「大數據」，「大數據」的核心是「腦神經」元件3D-NAND

國際知名AI大師李開復博士，在他2017年4月出版的「人工智慧來了」大作中，就目前全球正夯的「人工智慧」，下了一個簡潔的定義：人工智慧（AI）= 深度學習+大數據。

從上列公式中可以歸納出，AI的軟體核心是「深度學習」；而AI的硬體核心是「大數據」，也就是大腦神經、大記憶體。其中執行秩序是「硬體先於軟體」，如果沒有記憶體就如同人沒有腦神經，也就無法進行「深度學習」，當然「人工智慧」也絕對無法實現。平常無時無刻所產生的原始「陽春版大數據」，都要經過儲存、分類、整理出「智慧版大數據」，以備爾後針對各式各樣AI的應用及深度學習，能提供及時的資料。

至於AI「大數據」，究竟該儲存於何類記憶體? 專家結論就是存於「非揮發性記憶體（NVM）」內。因爲當電源無預警斷電時，只有存於NVM裡面的「大數據」，才能安全地被保留下來。至於那些臨時儲存於「揮發性記憶體（VM）」DRAM中的數據，亦應在限定的時間內，以備用電池，迅速轉存到NVM中，防止遺失。

經多年量產驗證，現今主流NVM「腦神經」元件共有三種，一是3D-NAND、二是3D-Xpoint、三是3D-ReRAM等。目前是以達最低成本、最滿足摩爾定律的3D-NAND拔得頭籌。其所達成的最高單晶容量，以東芝/威騰在2017年6月底，所宣佈的96-層768Gb QLC最爲領先。是AI行業中，公認的最經濟的NVM「腦神經」元件。

據AI專家估計，2017年全球每日約增加20 Peta-byte（160x1015 bits）的大數據。若以2019年單晶3D-NAND的容量1Tb（1012 bits）來計算，每日就需要生產160,000顆，或約1000片12寸3D-NAND晶圓，才能滿足存儲需求。若「大數據」重複儲存於各地雲端、手機等，則每日所需的3D-NAND晶圓數目，將百倍、千倍的成長，十分驚人。昨日還令人瞠目的「大數據」，今日已變成了微不足道的「小數據」。臺灣周遭國家如美、日、韓、中均積極生產半導體最大量的3D-NAND，臺灣若繼續缺席，未來AI發展將永遠受制於人，恐有國安之虞！

二．3D-NAND「1時1工1區」的痼疾是AI「深度學習」的瓶頸

3D-NAND讀、寫、擦除速度慢及品質差等，乃衆所周知的痼疾。而「1時1工1區」的陳年架構，是卅年來被嚴重忽視的另一個痼疾。它是未來AI「深度學習」的一大瓶頸，說明如下：1)「1時1工1區」架構如同只關心單一鄉鎮，卻漠視了全國區域：

在3D-NAND的規格中，「1區」指的是「1-Plane」、譯爲「1-平原」，而「1工」只能執行一個3D-NAND工作如「讀數據」費時1倍25uS、「寫數據」10倍250uS、「擦除數據」100倍2.5mS等。在大3D-NAND全國區內，「1時1工1區」章程，只允許「選到」的約0.01％（萬分之一） 鄉鎮執行一件大數據。 但對剩下「沒選到」99.99％的全國其他鄉鎮，卻置之不顧，事實上它也束手無策。一直要等到此冗長的鄉鎮工作完成之後，其它鄉鎮纔有機會，在下一個時刻，被選來執行下一個工作。

目前，主流單晶3D-NAND設計，如同北美洲，只平等劃分爲兩大區，如加拿大和美國，各自擁有上萬個鄉鎮。按規定，每一時刻內，兩國只能各自開放0.01％鄉鎮來處理大數據。但爲何大家仍能忍受此甚不合理的規定呢？究其原因有二。其一，系經濟因素的考量，因爲以3D-NAND爲基礎所蓋的（大數據中心），其造價最爲低廉：其二，技術上卅年來都無法突破速度的瓶頸。

2)「1時1工1區」推升了系統上DRAM量的增加：

一般大數據中心設計，由於3D-NAND速度太慢，寫和擦洗的次數均有所限制，不適合當主記憶體，因此才需要高速的DRAM相伴。兩者容量的比例，各家均不相同。當低價3D-NAND的容量需求愈高時，系統上外部DRAM的量也跟着盤升，其成本及功耗也大幅增加。對AI發展，至爲不利。總之，3D-NAND設計，有很大改善空間。

三．4D-NAND是AI-NAND，又稱「智慧快閃」，它不僅關心衆多鄉鎮，也兼顧全國所有區域：

不同於3D-NAND，4D-NAND是首先擁有「1時多工1區」快閃。問題是爲何4D-NAND能執行多工呢？簡言之，它把每1區進一步平分爲更多小區，可各自獨立操作。在4D-NAND中，因讀的方式有如DRAM，因此每1區至少平分爲10小區，可在10鄉鎮同時獨立執行10個（讀工作）、10個（寫工作）、或10個（混合讀、寫、擦洗工作），且兼𫖶了90％的全國鄉鎮大數據的處理。所有3D-NAND的慢工，均在後端背景中執行，有了結果馬上轉移到前端的DRAM，速度瓶頸被消除了。整個4D-NAND運作看起來就像高速DRAM。

總而言之，從基本操作上來看，3D-NAND還是NAND，其讀、寫慢，結構僵硬，只能執行「1時1工1區」，乃典型的「笨拙快閃」。但4D-NAND已升級爲「智慧快閃」，又不必耗能充電（Refresh），又能彈性地執行「1時多工1區」。它是首顆AI-NAND、是「AI深度學習」必備的「腦神經」、是快閃新玩家後來居上的「快閃聖盃」。

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