为了加速AI终端应用落地，华邦电与存储器模块厂宜鼎国际在「2022 Taiwan AI Expo」分别提出AI技术及发展布局。华邦电认为，在大AI时代趋势下，存储器将从过去配角跃升为运算整合的主角，并针对异质整合(Heterogeneous)将与多方潜在客户进行合作。

根据估计，全球人工智能(AI)市场规模在2018~2025间的年复合成长率高达55.6%，庞大语言模型及影像处理带来海量数据的挑战，带动存储器角色重要性与日俱增，具有运算功能的新一代存储器开发成为产业风潮。

因应AI技术导入终端装置呈现高度蓬勃发展，为了提升AI模型在语言及影像数据处理效率，存储器带宽也必须跟进升级，针对AI应用的不同需求，华邦电重点布局两大方案，将运算与存储器整合于系统芯片的异质整合将锁定于强调运算的高带宽应用。

至于针对轻智能、设计简单的低功耗产品则开发一系列HyperRAM产品，目前已陆续导入各类IoT应用。

由于低脚数、低功耗、易于应用设计作为HyperRAM系列的最主要三个特性，HYPERRAM是采用串行信号，但透过提升存储器内部频率与I/O数量，更加适合穿戴式产品等要求低功耗的终端应用，且接脚数比传统设计大幅简化，相较于传统约需要40~50个接脚，HyperRAM可降低至仅约20个，华邦电表示，小容量32Mb~256Mb产品将可望于2022年导入穿戴装置的终端应用，预计最快品牌客户将于下半年推出新品上市。

至于运算及存储器整合的次时代存储器开发，近年来成为存储器产业的重点布局，各家大厂均相继新一波产业竞赛，包括三星电子(Samsung Electronics)2021年研发出结合存储器芯片和 AI 处理器的高带宽存储器 HBM-PIM(Processing-In-Memory)，SK海力士(SK Hynix)近期也宣布研发出具有运算能力的新一代存储器芯片PIM，强调PIM将具有 CPU 或 GPU 般的运算功能，未来将可望实现存储器为中心的全新运算架构 (Memory Centric Computing)。

将存储器进行异质整合的近存储器运算(Near Memory Computing；NMC)与PIM形成两大派别，虽然在业界各有拥护者，但多家存储器大厂多半采取同步进行的双重布局，其中，近存储器运算的异质整合设计虽然具有较多I/O数量，但存储器与逻辑芯片进行叠加的设计较为成熟，并可达到节省连接线及降低功耗的效益。

华邦电表示，PIM技术仍处于初期研究阶段，至于异质整合则与多家潜在客户进行合作及讨论相关规格，包含云端AI运算、服务器运算、AI独角兽等相关客户，并希望在DRAM芯片进行灌孔设计，类似于让信号可以透过灌孔进行对外传输，未来希望将导入于边缘服务器等相关应用。

另一方面，宜鼎近年则看准工业智能物联(AIoT)发展，已协助上千家客户实现各式智能应用，2022年更进一步进行集团次略转型，将偕转投资子公司全力冲刺Edge AI边缘运算技术与应用。

不同于过去AIoT主要集中于工控客户，边缘AI将全面开发全球软件及新应用客户，宜鼎预计营运转型成效需要长期经营，预估转型将于5年后看到明显成效，看好边缘AI将是未来5~10年的重要成长动能。

宜鼎表示，边缘AI落地需要整合要多方串连，因此必须透过集团力量去符合客户需求，举例在AI智能城市的智能电杆，其监控环境功能需搭配参考判断，也需要高度整合模块进行针对空气传感、线上监控和标案部分，并加入频外线上管理等功能，透过结合「软硬整合」、「线上管理」及「数据安全」等三大关键要素，将可望助力全球客户加速达成AI最佳化目标。

责任编辑：陈奭璁