人工智能颠覆传统计算方式：让内存更接近计算资源( 五 )_大数据应用推动了“让内存更接近计算资

此外，Gardner还提到了边缘计算，有一个场景是某个举行大型体育赛事的体育场内安装了很多摄像头，这些摄像头实时产生了大量需要快速处理的数据，以确定是否存在危险情况。“他们可以把这些数据发送到云端并返回，但是他们没有时间去这么做，因为他们必须尽快处理这些数据。”

未来还将有一些机器学习是在云中进行的，然后返回到物联网设备，但是其中一些设备将变得越来越智能化，并且可以自主地进行机器学习，共享回云端以及其他设备。对于内存制造商来说，这意味着商用组件制造商要持续进行转型，而且要重新编译应用以利用人工智能和机器学习工作负载所需的、以内存为中心的架构。但是现在这些技术还处于实验阶段，还没有一个真正的采用内存为中心、在实验环境之外有很多延迟表现的架构。

Gardner说：“几十年来我们一直是用以CPU为中心的心态去构建架构，而想要摆脱这种想法是非常具有革命性的。”

对此，去年秋天美光还宣布投资1亿美元用于人工智能，并在实验室中打造了一个类似DRAM的产品，目标是在2021年进行采样，同时美光的研究人员也在研究处理器内存架构，这也是其他很多初创公司正在研究的领域。