2018年4月13日下午:存储器论坛——国之重器,蓄势待发
承办方:赛迪顾问集成电路产业研究中心
14:00-14:30 新型阻变存储器及其在信息安全和类脑计算中的应用 清华大学微电子所教授 钱鹤
14:30-15:00 利基型存储器生态和发展之路探索 兆易创新战略市场部总监 苏志强
15:00-15:30 万物智联时代的计算存储 忆芯科技设计验证总监 孙唐
15:30-16:00 固态硬盘技术及市场的华澜微思考 华澜微电子副总裁 周斌

2018中国半导体市场年会暨“IC中国”峰会

存储器论坛——国之重器,蓄势待发

主持人:

各位嘉宾大家下午好,我们今天非常荣幸来参加中国半导体市场年会的存储器论坛。我先自我介绍一下,我叫林宇 是本次会议的主持人,我来自中国电子信息产业发展研究院集成电路研究所。
今天的主题是存储器。大家都对存储器不陌生,随着人工智能、大数据、互联网是这两年新兴市场兴起的,对 存储器产业发展提出一些新的需求。我们今天非常有幸请到了四位专家,那么分别从不同的视角来对存储器市场和 技术来做一次分析。
我现介绍一下今天下午的演讲嘉宾,第一位是来自清华大学微电子所的钱鹤教授。第二位是兆易创新战略市场 部总监苏志强;第三位是忆芯科技设计验证总监孙唐;第四位是华澜微电子副总裁周斌。
我们下面开始我们今天的主题。第一位我们非常荣幸钱鹤教授与大家分享新型阻变存储器及其在信息安全和内 网计算中的应用。

钱鹤:

大家下午好。我今天要给大家报告的这个题目是阻变存储器及其在信息安全 和存算融合方面的应用。我是来自清华大学的钱鹤,我想给大家报告的是三个方面的应用,简单地给大家介绍一下 什么是阻变存储器。另外就是结合清华大学的一些工作给大家介绍在存储器里面(英文)的两个应用,一个是在信 息安全方面的应用,另一个是在存算融合方面的应用。
首先看一下,什么是阻变存储器?现在主流非文化的存储器,是基于FLASH基建的。那么成为我们现在非存储 器的主导产品。而且发展比较快,现在已经到了20纳米以下的技术,它已经遇到了器件物理方面的制约。
比如说,因为它是一个富山(音)的结构,实际上是不能适应特征,它有200多纳米的高度,而它的艰巨如果 缩小到20纳米以下的话,那么它的(英文)会比较大,而且删很小了之后,那么存储电脑的绝对数值的话,也会到 100以下,使得我们信息存储的可靠性,受到很大的挑战。
现在从大容量的(英文)角度看的话,它肯定(英文)发展,但是的话,从容量角度上看,那么也就说存储密 度的角度来看,它会有进一步发展的空间。但是(英文)的话,和我们现在说的S的话,和我们现在看的(英文) 的话,从器件性能的角度来想,实际上是一样的。并没有什么差别,大家看个存储系统的话,其实一个信息系统的 话,它的瓶颈的话,现在就在于存储墙。为什么在于存储墙呢?因为我们现在的挥发性的存储器,比如说(英文) ,它可以速度是比较快,但是(英文)需要的硬件开销很多,那么(英文)跟(英文)的工艺(音)不是很兼容, 那么廉价的高密度的大型的非文化存储器(英文),它与CPO(音)运行速度差了4-5个量级的速度。
所以使我们整个存储系统,它的结构非常复杂,我要用好几级的存储器。不仅仅是我从存储器、存储密度来看 ,那么需要开发新的存储器。那么从性能的角度来看,我也需要开发新的存储器,我希望新的存储器是什么呢?是 一个低硬件开销的、高速的而且是飞速发展。
从这个意义上讲,对新型存储器的需求,就是一个很现实的事情。新的存储器有好多种,其中的一种就是我今 天介绍的阻变存储器。
那么阻变存储器它与我们刚才所说的存储器,它从工作原理的角度说,就有很大的不同。刚才讲的F存储器的 话,它是基于一种富山的结构,这个阻变存储器它是纳米的导电细丝这样的工作机制,它01位的话,是靠什么呢? 是靠这个导电细丝的通段来决定的。这个同通断(音)实际上就是一个在电厂和热厂的驱动下一个小范围的迁移, 那么造成这样的01的通断。
从道理上讲,它跟F有两个非常重要的不同。一个是擦写时间做得非常快,它的擦写时间可以小于10的纳秒, 大家知道F典型的擦写时间是多少?典型的擦写时间是100微秒,100微秒和10纳秒的话,差了10的5次方的数量级, 就是它们的速度差得非常多。
它的操作电压可以小于两伏,F器件典型的操作电压是多少?典型的操作电压是12伏。我们现在的集成电路都 是在低压工作,你比如我的电源电压只有0.9伏、0.8伏,那么我要把我内部的电压升高到12伏,我要加一个很大级 别的X,而X电路的话,从能耗的角度来讲,就很不经济。
那么阻变存储器,当然还有些其他特点,那么这两个特点决定的是阻变存储器,在未来的无论是S的高密度存 储,还是低功耗的嵌入式存储,都会有很大的应用的前景。
今天我给大家具体讲的还不是主流的S或者嵌入式的一个非文化的信息存储器的应用。像新型的阻变它在其他 方面有没有什么应用。比如在信息安全上有没有新的应用,就信息安全来讲,一个基础的元件是什么?基础的元件 是一个P,这个P就是物理不可克隆的函数发生器(音),那么P的基本功能是什么?就是你给X,它给一个R,我们 希望这个R是什么,是一个决定随机的、相互之间没有联系的,而且是一个01位均匀分布的,这样的一个东西。这 个东西能做什么用处呢?一个它本身就可以做一些硬件安全认证。
比如说X,它给一个特别的R,我可以跟这个H的那个地方存的R来对比。我的终端是不是我的终端,可以做硬件 的认证。另外是一个密钥产生的基础,我们所有的加密都是基于这样的随机数发生器(音)来做的事情。 所以P是信息安全的一个重要的硬件基础,目前的P是怎么实现的呢?对集成电路的P大概有两种,一种是基于 是终裁器的。我给一个D的链路,我根据不同的D的不同,来给一个随机数发生的一个机制,这是一种终裁器的P。 另外一种是S,我是给S的阵列,那么我制造的时候,通过S不同的VT(音)的工艺起伏的分布。
我用这种办法来产生一个随机数,我暂时不说它这个随机数是不是一个真随机数。比如说一个延迟的小小差别 ,或者是VT里的一个小小差别,来产生这个东西。所以这些东西,它的工作的温区都是很小的,因为我是利用很小 的物理量差别来做这个事情。它的工作温区都是很小的,所以人们一直在想,能不能开发一种新的工作原理的(英 文)。
那么基于阻变存储器的(英文),就是一种新工作原理的(英文)。它的基本工作原理是这样的,利用阻变存 储器里头的高普值(音)它大概有两个数量级的分布。比如说一兆到百兆这样一个很大范围的分布。
(英文)的时候,就有这么大的分布。然后我们两两对比,对比之后把小的那个打到0,这样以来我初始的差它既 是随机的,而它的差别又很大。把小的打到0之后,使得它的差距就更大,这样可以制造天然的、均一性很好的, 这样随机的一个(英文)的功能,同时又保证它有很宽的工作温区,因为它是利用很大的一个初始差别。
它的工作温区可以到重复40度到125度,其他的方法一般都比工作温区要小很都多,而且从工作原理上讲,它 就是一个可刷新的,而且它的硬件开销非常小。
比如说(英文)一位的话要有6个管子,而它就一个软件就可以做这个事情。我们清华大学这方面也做了一些 前期的研究工作,比如说我们2015年的时候,利用我们自己做的1K(英文)的一个(英文)的阵列来演示。
这个东西用我刚才说的工作机制来做(英文)这样原理的认证,而且可以看出这样的(英文)它的距离确实做 得很好,而且它的均匀性可以做得很好。
在这个基础上,我们又开发了一种所谓的双层(英文)。双层的(英文)是什么概念呢?因为它是靠一个硬件 里头产生随机数,其实它都不是一个真正数学意义上的随机数,如果我掌握它足够多的信息的话,我可以机器学习 (音)来攻击它的。
那么如何抗这个机器学习攻击呢?这个(英文)的(英文),实际上我可以做一个很大的阵列。
比如说我们做了一个16兆的阵列,利用这样的阵列,我可以把(英文)的(英文)构造成一个更复杂的结构, 比如说我们构造了一个两层的结构,就是第二层的(英文)受第一层的随机数的一个映射。这样我们就可以有更好 的抗机器学习攻击的能力,你比如说任何一位,它或者是0或者是1,什么叫抗攻击就是说?你猜对的几率永远是 50%,但是你比如说(英文),如果我掌握整个的信息的90%的话,我机器学习的话,我下一步猜对的概率可以达到 90%。从它那一位子(音)角度来讲,它就很不抗这个攻击,当然它的办法就是我用好多位来做这个事。 比如说这个(英文),它的抗攻击的猜对的几率大概到了70%,但是我如果把它做成一个双层的话,即使你掌 握90%的信息,我仍然能把你每一位猜中的概率压到50%左右。
所以这个(英文)利用这种新原理的(英文),利用它很大一个(英文),我可以把我整个的器件的构造,弄 得更复杂,使它更抗攻击,这是一个好处。
在这个工作基础上,我们做一个完整的(英文)芯片,就包括一个比较大的(英文),并且带机创板(音)并 且带(英文),这样的话可以把它做成一个完整意义下的加密芯片。
这是我们做阻变存储器的一个所谓新型的应用。这个应用可以干什么用呢?我刚才的它有一个很重要的好处就 是,它擦写的电压只有两伏左右。它不需要一个很大的(英文),所以它适合低功耗嵌入式的应用,那么低功耗的 嵌入式应用可以用到哪呢?你比如说可以用到各类的IC卡和(英文)也就是用在IOT(音)相关的一个节点上。那 么这些IOT的节点往往都需要安全的认证,比如说需要终端的认证或者是需要安全方面加密的认证。
我的嵌入式的存储器是RRAM,如果我也利用SSD把这个(英文)一起做进去的的话,就可以形成(英文)。
整个对IOT的终端提供一个完整的解决方案是很有好处的。相当于增强了新型阻变存储器技术上的优势,这是 我想讲的新型阻变存储器在信息安全方面的应用。
另外我想介绍一下新型阻变存储器在存算融合方面的应用。
存算融合的应用概念是什么呢?大家知道现在AI是一个非常热的话题。阿尔法狗(音)的话,下围棋能够赢人 类。你从硬件的开销和能耗的角度看一看,阿尔法狗的话,它用了多少它用了176个GPU,1000多个CPU。用了15万 的功率,来跟人PK,这个人他大脑的容量也就1.2升,功耗的大概只有20瓦。
比如说从下棋这个智能的角度来讲,它已经完胜人类了。但是从硬件开销和能耗的角度来讲,现在的AI离战胜 人类路还是非常远,为什么是这样呢?因为现在的AI是基于比如说GPU、CPU、什么处理器。不管什么处理器,这些 处理器都是基于风诺伊曼(音)架构的。它的处理基本上是单线程或者有线线程的,它的处理一定是处理器和存储 器频繁交换数据的过程,这个过程它的能耗是非常高的,而且它的硬件开销是非常大的。
有人计算了一下,人类的大脑的武装度大概是10的15次方,你比如说我要用现在的CPU、GPU这样的一个架构, 搭一个10的9次方的东西的话,大概需要一千个CPU(音),大概需要一百千瓦这样的能耗。
如果我想要搭一个13次方(英文),也就是百分之几大脑复杂度的一个神经网络,我需要一个非常庞大的硬件 开销以及需要2.9兆瓦这样的功率。
所以你要基于风诺伊曼架构的话,那么你要想达到人脑这样复杂的一个东西,那么仅就功耗这一项的话,也是 不可能的。我们可以看一下人脑的话,与我们现在风诺伊曼架构的处理器有两个本质的不同。
哪两个本质的不同呢?一是人脑的信息处理,他的处理单元和存储单元是合二为一的,他没有所谓的存储器和 处理器之分,这是一个本质的不同。另一个本质不同它是大规模并行的,不像处理器是单线程的,那么这两点的本 质不同。
我们有没有可能运用一种新的电子硬件,以人脑的工作方式,也就是存算融合大规模并行这样的处理方式来处 理信息,这是有可能的。
比如我利用SSD的阵列,一个交叉(英文)的阵列。我每一个单元既是一个处理器,又是一个存储器,而且( 英文)这个结构就决定了我们大规模的并联(音)大规模的并行处理数据。
并没有说把(英文)直接弄上去,因为(英文)的单元它本来是一个01结构的。我给一个基地从0变到1,从1 变到0。但是我如果想把它做成处理单元的话,我希望它是一个(英文),而且最好是线性的。那么随着激励的不 同,它有一个线性的变化,而且这个线性的变化应该是离散性很小的。
因为我做存储器的话,离散性大一点不要紧,为什么呢?我总而言之就是用一个SA(音)把(英文)完了。但 是我如果要把它作为一个运算单位的话,那么我对它的线性路和它的离散性就有非常高的要求。
如果我要是把它作为存算异体的一个东西的话,那么现在技术发展大概是这样。我要做(英文),做(英文) 的存储器或者嵌入式的存储器,我可以做到G的 这个量比,或者是国内做到兆的量计。如果做存算融合的话,国际上去年发表最好的两个结果,也大概只做了(英 文)这个量计。
我结合我们清华大学的工作给大家介绍做存算融合的话,要做哪些工作?第一个工作是我要以一个(英文), 那么基本线性的,而且离散性很小的器件,这个器件和(英文)又很相向,但是又不一样。
你比如说它的(英文),你比如说(英文)典型的(英文),我如果做一个(英文)和(英文),我要(英文 )。比如说我用哈利压(音)来做(英文),另外一个很重要的东西,就是我不仅仅控制它的电闸还要控制它的热 场,那么我要加一次(英文)。就是现在的氧化碳,利用这样的器件我就可以达到一种,相对来说离散性比较小, 比较线性的这样异组器(音)这样的硬件特点这是一个。
另外一个你有了新的器件之后,你要做电路的话,你要对这个新的器件鉴博(音),而这个新的器件它整个工 作机制与我们以前熟悉的都有很大的差别,我要深入看这个器件物理,然后根据这个新的器件物理对这个器件要有 一个好的器件鉴博,之后我还要有一套工具。
因为我要做传统的(英文),我已经有很好的工具,但是我作为这个新器件的话,那我如何能够把累脑的一些 算法升到硬件,然后我根据硬件能够推断出其中输出的特性,这是一个很重要的工作。我们根据这些东西做了一个 原形这个也放到网上大家可以用。
我们用自己做的一个(英文)的一个东西,我们用存算融合的架构来做一些简单的AI的功能,比如说人脸识别 ,我们人脸识别率也能达到传统的CPU、GPU相当的识别率。
而我们用的硬件只是一个(英文)的一个(英文),跟CPU、GPU的硬件完全不是一个数量级的,是非常小的一 个硬件结构,非常小的一个能耗开销。
发表在去年的(英文),在这个工作的鼓舞下,我们现在正在做一个更复杂的基于存算融合这样全芯片这样的 AI芯片。它包括两层神经元的结构,是数字接口的。它的规模大概有160多千米,那么分两层,目标是想识别手写 的数字,利用存算融合这样的硬件结构来实现这个东西。当然用传统的GPU、CPU来说,它是一个很轻的硬件架构, 它方方面面都不是很成熟,比如说在器件方面、在应用方面。从器件的方面,找出信息度很好离散性也很小这样的 器件,这个器件结构要进一步优化。另外一个,很重要的出发点是需要大规模的并行,理论上讲(英文)可以大规 模的并行,但是具体的看到它驱动的功耗和电流要求的话,其实大规模的并行也是很困难的。因为现在几十行并行 是容易的,你要几百行并行就非常困难。
我们现在做一个两层的神经网络结构,要是做一个真正复杂的神经网络结构,需要几十层上百层甚至有可能上 千层这样的结构,它相互之间的接口,会采取什么样的结构。我那个器件的话,你不管你怎么优化,还是一定有离 散性的,我从算法上怎么适应这样的离散性,而且存算融合这样的AI芯片,尽管是硬件开销或者能耗非常好,但是 它肯定也不是包打天下的。
它跟精确计算这样的AI芯片,怎么有一个合理的分工,它做哪些应适合它的应用场景,我觉得这些都是要着力 开发的事情。我想介绍就是说新型的存储器由于它器件有新的功能之后,它不仅仅是在批带(音)原来的存储器。 比如说(英文)存储器,嵌入式存储应用等方面,可以发挥作用。而且有了新的器件性能之后,我们也有可能开发 一些全新的应用。
比如基于新器件的(英文),从而开发在信息安全方面的应用,基于(英文)器件结构开发异阻器(音)这个 阵列做存算融合等等。

主持人:

感谢钱教授的精彩演讲,下面我们有请兆易创新战略创新战略市场部总监 苏志强,苏总来跟大家分享利基存储器生态和发展之后的探索,大家鼓掌欢迎。

苏志强:

大家下午好。中午的时间我们去参观江北集成电路产业服务中心,江北 做得服务中心确实做得非常棒,以后可以考虑合作。
今天非常高兴今天有机会在这个会上在大家介绍一下国内存储器产业的一些发展情况和我们的一些想法。
我这个报告的题目是利基性存储器生态和发展之后的探索。
首先我们看信息产业发展的主要阶段,第一个是从80年代开始PC,2000年以后发展起来一部分智能手机和移动 互联,到现在万物物联结合人工智能。
还是有一些不同的,前两个阶段主要是围绕这个人产生和处理数据,第三个时段是扩展到万物,从人到物,这 个量级是一个极大扩大。
我们在这个过程当中,产生、处理数据的器件数目是一个持续的增长,每一个器件处理的数据量也在一个持续 增长。半导体存储器作为处理和存储数据的载体,它也是一个需求,也是一个(英文)持续的增长,带来产业的增 长。
我们看存储器在半导体产业的比重,左边这个图是从2001年存储器这个产值在半导体产业中的比重不到14%, 一直发展到2015年,这个比重达到24%,而且这个曲线是一个波浪型,整个势头是持续上升,到2017年存储器产业 出现了一个大幅度增长。去年(英文)的价格提高了77%,(英文)提高了44%,那去年存储器的产值实际上是创纪 录的达到了1260亿美元。
存储器占半导体产业的比值也是大幅度提升,达到了30.7%。根据现在各大产业的预测,在2018年应该是包括 (英文)和(英文)主导的存储器它有一个持续的增长。
去年在半导体产业发生了一件比较大的事情,INTEL自1992年成为半导体产业的龙头大哥,始终排商业第一。 我们知道INTEL的主要做的方向是运算,产品是CPU,三星主要是存储。无论是(英文)还是(英文),三星都是业 绩的老大。这个趋势和上一个趋势是吻合的,证明这个存储器芯片这个行业无论从技术市场还是重要性上面,它已 经超越了计算。
这是2017年全球半导体公司的排名,我们看一下这个红线圈出来的,我们发现前五大公司,有三家包括三星, 加上排第八的东芝(音),前十名里面存储器占了四家。存储器产业占的比重是比较高的,也证明存储器的产业行 业聚中度是比较高的,通常公司会比较聚中在比较少数的公司手里。
这个半导体存储器我们简单介绍一下分哪几类?一个是左边这个易失性,易失性就是教电(音)数据丢失,另 一个是非易失性,就是数据还存在。易失性主要是(英文)和(英文),非易失性是(英文),还有一些其他的。
有一些新型存储器包括(英文)和(英文),如果从非易失性的话也能划到这一类,实际上不仅仅包含这些特 点。
我们从产业的总之上看,种类非常多。从产值我们发现其实不用列那么全,其实产业的技术和产品类似是非常 聚中的,基本上(英文)占到52%,(英文)将近35%,这两家加起来整个市场占整体产业的95%以上。
2017年(英文)产值达到120亿美元,(英文)产值达到498亿美元。存储器,一个是对于存储器的类型的聚中 度都是非常高的行业,特殊存储器是什么意思?就是把占据最大的产品去除掉,在(英文)去除掉像(英文)PC或 者(英文),在(英文)去除掉(英文)和(英文),去除这个。因为它是非常单一并且非常大的应用,除此之外 这些(英文)定义为它也是特殊存储器。包括像(英文)、(英文)、(英文)、还有像(英文)、新型的特殊存 储器,像(英文)、(英文)、(英文)还有更新的(英文)这些。它是最主流的单个应用,它整体占存储器市场 的比例大概在10%,去年的产值应该在100-120亿美元,这样的规模。
我们看主流和特殊有什么区别呢?特殊存储器它最大的一个特征就是很分散,它每一个技术和应用规模都不是 很大,通常是在小于20亿美元或者达到40亿美元的都有。它的商业模式比较灵活一些,它运用的比较多的是(英文 )的模式。对于这样分散的产品来说,它对产品的周期性比较弱一点,风险和投资规模都比较小。我们这样一个( 英文),它这一块我们在中国还是适合做的,它避开了国际巨头的正面冲突。对我们后发展地区和企业来说风险比 较小,市场和产品比较灵活,能够发挥中小企业的优势。
第三是相对于其他的半导体市场它的规模其实是可观的,它的规模在100亿美元,它跟其他的产品市场来说, 就像(英文)和(英文),它能达到一定的规模,我们定义出这样的类型,我们觉得它值得做,我们也能够做。
特殊存储器和主流存储器它之间不是一成不变的,是动态变化。(英文)和(英文)伴随PC和智能手机的发展 ,成为一个主流存储器。那这个(英文)实际上就是从主流存储器转到特殊存储器,后续的话,也许一些新型存储 器它的规模比较小。原来主流存储器的技术包括平面(英文)它们有可能会推倒这个特殊存储器。
这是特殊和主流存储器的切换,就是刚才我说的这个(英文),和(英文)的技术成熟和应用。平面的(英文 )它会集中到小容量的应用,它会变成一个特殊存储器。
在INTEL是美光(音)它们前两天发明这个(英文),(英文)的话,随着它的技术成熟和优势,它在运用可 能找到一些发挥特长的应用。它是有潜力扩大规模成为主流存储器。
特殊存储器的组成,主要是这几类,大致规模就是(英文)、(英文)、(英文)、(英文)、(英文)一次 一个纪检。这个数值并不是很新,这是2016年的数据。
去年这个产值比这个大不少,它的价格都在明显的上升,它在应用的量也是在增长。我们再说说它有哪些特点 ?第一个是成长性,它也属于存储器的大家族,另外它在处理技术发展的阶段早期,规模可能比较小,但是随着技 术的成熟和合适的应用场景,规模会增长。
第二个就是一个动态。主流和特殊存储器在不同的时期,在不同的技术和应用之间的结合上,出现一些变化。
第三就是比较分散。它无论从应用和基础上,它都有很多种类,这些实际上整体占了行业产值的10%左右。
它不仅仅是一家或者非常聚中的两、三家去控制这个产业,它是由很多不同的公司,包括一些不同的技术和上 下游的公司共同参与和推动产业发展。
中国大陆地区,特殊存储器的市场也已经发展形成了生态,像设计公司和(英文),包括兆易或者(英文), 还有一些其他的。复旦微电子的移防(音)在新型存储器这边,像海康(音)作为技术和产品的公司。
在制造方面包括福建金华(音),还有华丽(音)都有对应产品制造的平台。在国内这些特殊存储器有很多厂 商在不同的角色,去参与市场,它们之间也形成一定的生态的合作伙伴关系。
兆易创新依托于特殊存储器,主要是(英文)、(英文)快速发展,到目前为止,我们是全球排第三,在(英 文)我们排第一。除了这个(英文)我们也是国内对打的32位MCU(音)的供应商,特殊存储器是我们最大的业务 。
这是2016年的数据,2017年还没有更新出来,我们是在串型(英文)的市场份额达到12%,我们是中国大陆地 区唯一的一个(英文)存储器的排名,我们是第十。我们对于产品运用的量还是比较大的,我们运营的数目达到 16.6亿,和我们每个月有1亿多颗产品生产制造出来,用到用户的系统里面,我们公司的产值也是稳定增长。
根据第三方的机构,我们兆易通过中国前十大(英文)设计公司,我们排第八,我们也是依托特殊存储器。我 们是算是重要主要的设计公司之一,目前我们是中国最大的最大的存储器芯片厂商。在全球来说我们是(英文)的 一个平台,在全世界包括台湾、日韩、欧美,横跨的像PC、移动、物联网、网络、工业、车载这些领域,在一些代 码里我们都是东营上或者是比较密切的合作伙伴,包括像三星、INTEL都是我们的客户。
我们在存储器产业中除了存储器芯片本身,还要在产业链布局,我们也在起草国家和国际上存储器的一些标准 。在存储器的控制器和模组,我们找到合适的企业对象做了一些投资合作,在新型存储器上我们也投资了美国上市 公司(英文)还有国内的公司,第一家做(英文)的公司叫上海词宇(音)。
我们作为(英文)公司,我们跟上下游进行密切的合作,在不同的资源和产业段一些力量结合起来,去技术和 产品的开发,以及服务和应用市场。主要是上游的泾源制造(音)还有下游的封赐(音)。
去年我们也投资入股住金国际(音),我们占的比例是1.2%,目前我们是住新国际的第五大股东。另外我们的 产业与国内的院所一起合作,把科院院所里的一些科研成果和资源,做产品的研发和产品应用的优势结合起来,共 同做新的技术产品和应用,我们与清华大学的研究所,就是刚才报告的钱老师,实际上跟但是研究所建立了联合实 验室,包括做一些新兴存储器,还有一些新兴的应用,这方面的一些合作开发。
我们除了资本和运行企业来说,知识产权是很重要的一块。我们从产品和技术,从最早的跟随模仿(音)同步 到领先,在不同阶段。我们非常重视知识产权,知识产权能做一个重要的引领和辅助手段。
你从一个技术跟进衍生到你怎么去创新和领先,这起到一个很重要的作用。包括专利标准,还有航标各个方面 都有做全方位的布局。
2016年我们与美光建立联盟,合作(英文)的标准。2017年我们兆易发起(英文)接口标准的企业,这个标准 的企业是国内第一家在(英文)做标准企业的公司,在这方面我们是靠前的。
这些知识产权它有知识创新背景,它有基础,你做出好的基础创新,把它设定成一些标准,这是一个知识产权 它和技术创新是相辅相成的。
除此之外我们成立了投资资金,用投资的手段通过不同的业态去做一些合作,我们资本的投资平台叫实习资本 。现在已经做了一些项目。
最后做一个总结,特殊存储器它是一个快速增长,也蕴含发展机会的市场,同时这个市场比较适合中国这种后 发展的国家和地区,小的企业去发现。
第二个是中国大陆地区建立了初步的特殊存储器产业生态,兆易是中国主要的特殊存储器厂商之一。
第三是建立和完善生态,以多种手段去建立和完善产业生态,有助于存储器市场的发展,也促进企业本身的成 长,谢谢大家。

主持人:

非常感谢苏总的精彩演讲,我们下面有请忆芯科技设计验证总监孙唐,孙 总为大家演讲,万物智联时代的计算作用。

孙唐:

各位嘉宾大家下午好,我是北京忆芯科技有限公司的孙唐。北京忆芯是从事高性 能的固态硬盘控制芯片研发的创业公司,非常荣幸和各位专家前辈一起探讨存储产业发展的前景,同时很高兴跟大 家汇报忆芯在(英文)主控芯片研发的历程,跟大家一起去探寻未来(英文)芯片发展的技术之路。
我想从整个(英文)市场的产品讲起,首先这个产品包含了非常关键的芯片组建,其中一个就是刚才兆易提到 的(英文)这样的一个芯片。另外一个就是(英文)的主控芯片,它们的结合成为(英文)的产品,从端到云进入 了消费级和企业级的市场,通过服务器的厂商将其引入了我们的数据中心,不管互联网访问加速还是云计算节点的 数据查询,提供了一个非常有利的支持,使它的发展变得越来越殉节。从整个产业链上中国也用尽了很多著名企业 ,比如像服务器厂商,像浪潮(音)、联想、曙光(音)诸如此类的。互联网企业大家都非常熟悉的(英文)巨头 ,在云端有非常著名的一些云计算的公司,闪存芯片之前是被大场所占据的,比如说三星、美光、东芝。国内真正 著名的公司可以说非常有幸基于这样的市场背景,我们有梦想的中国工程师,决心想要作出一款能够与世界一流厂 商一较高下的芯片。这也是为什么我会成立北京忆芯这家公司的理由。
下面我给大家介绍一下北京忆芯的成立历史。北京忆芯是2015年11月份正式成立的,在2016年的4月份我们推 创了我们第一颗芯片叫M-1000,它的成功流片让我在2016年的7月,拿到了我们(英文)融资。而就在拿了(英文 )融资签定协议的当晚,我们的芯片回到我们的实验室点亮,然后大家之前的辛苦都化为了感动和欢呼。
我们在当月就和台湾的建信(音)集团签订了合作协议,开始正式量产STAR 1000的研发。在2017年1月,我 们的量产芯片STAR1000就成功的流片了,而且在2017年的11月15日,在北京国家会议中心我们和(英文)一起联合 发布了我们的STAR1000这颗主控芯片,以及基于这颗芯片研发的(英文)这样一个高端消费级的产品,非常感谢大 基金公信部的领导对我们工作的领导和发布会的支持,也很感谢整个产业链上的伙伴,帮助我们成功把它产品化。 接下来大家可以看到2018年的3月,我们的这款产品(英文)已经可以在京东上买到了,大家如果有兴趣可以 去看一下,采购一下这个芯片,感受一下它的能力。因为现在的主流频次(音)已经出来了,它的性能和一线厂商 可以说是伯仲之间,它的一些某些性能已经是超越了传统消费级的需求达到了企业级的水准。
我们不仅仅是想做(英文)控制器,我们的梦想还很大,大家可以看到,我们有两个愿景。第一个是借助整个 中国,进行产业布局以及信息安全的国家意志,结合中国这个(英文)的历史发展的趋势,立足于这个国产主控的 自主研发提供整个数据中心关键的技术。
同时我们希望能够成为世界级的数据中心的芯片,以及方案公司。推进整个(英文)存储在数据中心广泛应用 ,提供从端到云(音)的一站式服务。
我们对于它的思考?什么是好的控制器,高效率低能耗这个非常直观,大家都知道极致的高效和低能耗的优化 ,会导致整个的应用非常固定,模式非常单一。
什么是面向未来的控制器?就是它要支持新特性,这个新特性是层出不穷的,所以说所谓的功能可扩展,肯定 是有限制的,它受到整个芯片的功耗、面积以及成本的影响,要考虑种种的因素不一而足。
好的未来控制器就应该能做到高效和低能耗的同时,还要保持它的功能延展性,话是很简单,但是实践上考虑 的问题非常多。它到底要占多大的面积、跑多少功耗、实现多大的性能、适应什么样的场景需求。在真正的现实场 景中需要考虑的因素非常多,而忆芯作为一家存储技术的公司,我们关注的是数据本身的产生和传递,我们一直不 停地去看大数据演进技术发展的方向,我们看到技术的趋势。首先AI的硬件已经开始落地的,第二是AI加上存储, 就像清华的教授说的那样。另一点我们也看到了,现在是一个万物互联的时代叫IOT(音),我们也听到了一个名 词叫AI LT,也就是我刚刚标题写的万物智联基于这样的技术发展趋势,我们作为一个芯片公司的分析和考量。
如果说在这么一个数据洪流的时代,我们能给数据加上一个自我驱动和自我管理的特性,这样的未来会非常有 想象力。实现这个关键因素,我们也提到了,就是人工智能。作为一个芯片公司,人工智能对我们来说意味着什么 ?它就是一种特定的计算能力,它受芯片的功耗和面积所限。所以我们看到(英文),可以看到(英文)也可以看 到地平线的曙光区域,这些形形色色的芯片。
CPU检卡(音)也可以提供计算的能力。接下来我们看的人工智能典型的应用叫深度学习,深度学习需要大量 的数据存储,需要大量的传递进行参数优化,需要大量的数据迭代得到最终的分类结果。
而我作为存储控制芯片的研发企业,本身我的片上的主控就要对我片上的数据进行调动和控制,我们本身就是 具有这个能力的。
当我们看到AI和物联网联手向我们走来的时代,我们得到一个启示,计算和存储它们之间的关系怎么发展决定 了我们芯片应该走向什么样的研发方向。
后面我想和大家分享一下之前的计算和存储的发展之路,再和大家探讨一下忆芯所认知到计算和存储相融合的 道理。
首先我来介绍一下,这是一个基于高性能计算集群的一个示意图,为什么选择这个图呢?是因为所有先进的或 者超前的数据应用通常都是在高性能的计算机群当中首先发声,然后慢慢延展到应用,延展到终端,所以我选择它 作为代表。
举一个典型的例子,天猫当每天的双十一的时候,发了(英文)系统,它可以让每秒钟32.5万比的交易变得是 云淡风清,所以我们也可以看到计算上关键的难点就是资源的调动和应用的管理。
我们从简单的来说,它其实就是对所有的资源做单一的调度管理,请求和执行是在同一个是服务器集群上,它 来到了一个请求资源和调度资源的悲观式并发的调度上,接下来我们又看到它进行了一个全局的资源共享池,就是 所有的全资源状态都是并发式共享的,这是原先计算中心对于计算调度的引进趋势,对于未来来说,我们将迎来万 物互联的时代,这个代表着整个网当中所有的计算资源它的异构是层出不穷的,原先的调度策略它都是基于同构的 ,这些资源是特定大小等比例区分的。对于异构的调度怎么才是高能效比的方式?存储的调度方式,从90年代解决 数据容量的(英文)系统,它是为容量而生的存储系统,到21世纪初我们进行了存储和业务分粒。通过(英文)和 (英文),为后面的计算机群提供整体存储器的管控能力,接下来到了2010数据爆炸的时代,随着更高带宽和更低 延时的数据要求,大家可以看到(英文)、(英文)、(英文)这一系列的阵列开始走向舞台。这个时代是为了效 能而生的时代,我也提到了对于未来物联网万物智联的发展,其实各种各样的存储形态它也是异构的,怎么能在异 构的存在当中既能够满足容量的需求又可以有效降低数据上传输的能效比,这也是一个非常大的挑战。
怎么样是有效的数据调度?第二个怎么样是有效的数据存储,都是基于异构的。忆芯想到的发展方向,首先忆 芯基于这样的趋势,提出了三个愿景,第一点是我们的专业,是高效能的存储,第二个是我们提供足够充裕的算例 (音)支持我们的片上进行边缘计算或者存储的一系列调度策略。
同时我们的也希望它有数据接受和分发的能力,它需要有网络的支持,为了支撑这个架构,我们提出了整个产 品的构架。首先第一点它是软件定义的存储设计,它是灵活可升级的。第二个是(英文)加(英文),我们不但有 数据接受和处理能力,还有将这个数据向外转发传递的能力。
接下来我们前端支持的是(英文)那是基于(英文)高性能的非易失性存储的协议,我们通过自己的自由(英 文)对它进行支持,而对于闪存控制,我们通过自己的(英文)控制器,可以灵活适配现有市场上所有的主流(英 文)而且对未来的(英文)我们也能够相应的支持。
闪存的特征导致整体的数据到后期会产生错误,基于这个构架,我们也申请了国际国内的发明专利。
我们整个主控的功能分为两个功能处,首先是右边的存储功能处,它和我们的闪存控制以及纠错和技能构成我 们芯片当中的存储功能单元。
而我们是第一个将(英文)操作系统引入固态硬盘存储器的公司,我们可以灵活支持一系列的协议,让它达到 想做到边缘计算的目标。
而前端的(英文)、(英文)构成了可以进行网络分发和网络消息传递的数据通路,这让我们能够支持(英文 )。
基于这个原形的产品就是我们这颗(英文),而我们实际的产品已经走在路上。
下面介绍一下产品的运用之路。
对于(英文)调度的系统来说,我们(英文)主控芯片产品,可以提供高性能的访问,而达到它的业务目标。 刚才提到的(英文)这样类似的存储和计算分类的系统,我们在提供高带宽的同时,还可以端到端的数据保护和片 上数据瑞德能力(音),从而保证它的数据完整性。
下面是大数据分布式虚拟存储的系统,我们每一个控制器都可以显示为图上的资源节点,本身可以进行文件和 存储调度功能。从而实现(英文)、(英文),基于这个系统的演进和我们研发过程当中,我们发现不管随着大数 据的发展,它越来越要求,从原先的计算存储一体单机,到计算与存储分离提供特定功能,再到最后的共享系统, 它需要更多的计算与存储靠近融合。
我们发现了这个趋势,在未来的异构化的物联网当中,它肯定是需要某些存储节点,进行小范围的局域自主网 (音)。达到区域自治甚至是完全自治的目标,所以存储与及计算的融合是我们看到的趋势,这个趋势我们也做了 一些充满煎熬的思考和讨论,下面看一下我们想做的事情和我们能做的事情之间理想和现实的区别。
理想,第一点叫应用全面放权。对我们的应用服务器来说,它认为你的硬件是完全透明化的,基于标准化的调 动协议,就可以对你进行灵活高效的数据读取的调度。但是它的要求说,整个硬件的调度必须是完全自治的,调度 完全控制指的是,对于整个数据业务计算业务的调度系统来说,你的硬件上的每一个接口,硬件上的持续逻辑对它 来说必须是完全精细化的工作。可以看到这两点是非常困难和长期的。
再看我们忆芯的现实,这也是两个词,第一个叫车轨通文(音),是指我们已经可以通过标准化的硬件接口和 标准化的协议提供满足性能需求的吞吐量,而按部就班的意思是说,以满足计算所需要的存储出发,我们内部的计 算能力和存储能力,是可以成为现行叠加的趋势。因为我们是走(英文)接口的,所以受到最终的(英文)接口的 硬件设置,它总的吞吐率是有限的。但我们的架构可以支持它,作为一个叫(英文)的性能增进,基于这个现状我 们提出了逐步演进小步快跑(音)这么一个方案。
这里图下方是非常大的异构资源池,上方有一系列的调度服务器,它们有文件系统,网络相连这里的每一个调 动服务器就是一颗我们的存储芯片,它本身提供了一组异构资源的调动能力。
这些调度服务器又和上层的服务器通过网络相连,对于这些服务局我们通过(英文)的方式让整体的业务下发 的应用,触发调动服务器的次数减到最少,让他更灵活支持地下整个异构资源的调动工作。关键就是攻中间件这边 和我们硬件的配合要做的精细,上层的应用部分的下方这个调度权力到我们中间件,而我地层硬件的调度控制,又 有部分提升到我的调动服务器,实现了灵活异构资源的调度系统。
我们提出未来的一个万物智联的存储所需要的架构。
第一点趋势是要求更高,而且万物智联必须是基于现有的基础网络架构和基础的组建。另外一点就是它一定会 从完全中心化的组从式(音)的访问,变成局部的复制,乃至到最后万物自治的引进过程。我们提出下以下几点关 键的诉求,第一点是基于网络的信息共享,第二个点也是互联网当中非常关键的两个因素,第一个是安全产生第二 个是资源要互信,因为会存在一些假的或者恶意的节点。
希望它能够支持动态组网是因为对这种物联网来说,它的能效比和数据传输是完全不能忽略的,因为整个设备 是完全低功耗的,它可以看一颗电池就需要运行一年。所以基于这个结构,我们考虑了以下几点关键的特性。 第一点就是对整个资源进行数据分片,这里我们基于神经网络做一个提前训练,对它进行智能分片。第二是传 输的可信,我们希望它能基于区块链的协议,本身我们作为存储的芯片,片上内置了很多的(英文)算法的,而且 这个算法本身就是信息验证能力,天生就有这个特性。
第三点是调度,我们希望利用(英文)的能力,把一系列的大规模的数据抽象成一个K,对我们的节点进行查 询和调度,最后我们采用分布式异构的系统。
这个系统在场景当中一个简单的叙述,(英文)我们叫深度学习的单元,它能够并行的互联很多的网络当中边 缘计算的节点,这些节点当中的数据经过我们存储单元的智能分析,落在了我们的(英文)池上,今后我们的数据 查询和访问,都会基于硬件的加速,直接通过这样的调度器找到相应的数据节点并对其进行访问。
基于这个结构的调演,随着网络规模的越来越扩大,它越来越要求业务发起端,数据采集端更靠近彼此才能达 到实时有效的目标。所以我们也提到了万物互联一定是去中性化(音),局域自治,乃至最后万物自治。
它基于的就是提到的安全可信的原则。
以上我想用一个《速度与激情》当中的一个场景,黑客他黑进了国家的监控中心,利用国家的摄像头去追求一 个特定目标,这么一个例子,跟大家解释一下,万物互联和万物智联的区别,首先介绍的是万物互联。
我们知道用海量的监控数据会通过我们的摄像头传输回到我们的数据中心,数据中心的数据会被发送回我们的 大大数据进行数据挖掘,特征提取以及特性分析,一系列深度学习的算法。 我们真正的业务产生方法,会发送我们的查询数据,比如找某人,穿着什么样的衣服,在什么地方出现,这个 查询数据会被分析成为一组介质,我们认为它已经演进过了,变成一组压缩过的介质,传到我们数据中心。数据中 心根据这种介质对我们真正的存储端进行业务的请求,找到这个特定目标。这个业务请求因为已经万物互联了所以 明确的知道应该出现在某个摄像头上,定位在这个地方。这些数据会被分类汇聚到我们的数据中心再返回到我们的 数据查询端,包括人、位置、时间整个监控设备ID信息,通过这些信息我们查询方可以建立一个数据后处理的通路 ,它会直接找到我们摄像头所在位置,建立一条安全加密的数据传输,直接进行点到点的数据中心。实时将你的监 控目标信息传递回我们的查询端,这就是我们的万物互联的过程。
在这个过程当中,所有的节点它都在进行数据传输,而且基本上都是每时每刻都需要进行的。
什么是万物智联,海量的数据其实也是通过设摄像头,这时候的摄像头我们说它叫(英文)它本身具有了一定 的数据结构化处理的能力,它会分为原始数据以及关键特性,分别存储在我们的分布式存储的节点上。
而这些节点的数据只需要通过网络分批分时传递回数据中心进行人工智能的数据挖掘,而这个数据挖掘它本身 就会产生一组相应的介质更新,它会建立(英文)的数据库,把这个信息抽象成查询的映射表传递回我的一个查询 设备。我的查询设备上也是带有人工智能AI一系列的算例。对于万物智联这么一个网络,我们不仅仅是存储数据, 我们要存储算例,我们要存储这么一个计算得到需要的关键值的能力。
这时候,我们所发起的数据查询,就不再经过数据中心,直接由我们的查询节点,生成一组智能查询介质,下 发到我们分布存储的单元。而这些单元之间天生就有智能,也具有搜索加速的功能,所以它可以知道这个数据到底 在不在我本地。如果不在的话,它会自动向最近的节点发起新一轮的查询请求。通过路由的方式把所有有可能出现 的慢慢连接起来,相应的数据反馈最终回数到第一个发起查询的节点。这是因为是智联,所以我的设备不需要通过 中心化的服务器,再去找这个摄像头在哪里,我自己就知道相应的摄像头出现在什么地方,直接建立这么一个加密 的数据传输通路,回数给我的查询节点,返回给我的监控应用请求端。
在这个过程当中,所有的出发点都是基于运用的。只有在运用的时候,我们分布式节点才会被慢慢层次化分片 调动起来,在失效的时候才会发起新的请求。
它与整个大数据中心的连接关系只在于我要发送于一个介质更新的结果,它其实是一个相当于把数据压缩或者 抽象的能力,它对于带宽的要求还没那么高,不需要做实时大量数据产地。
我们一定能有效降低整个物联网当中的传输能效,还可以加速查询的反馈过程,因为它不需要经过远端的(英 文)的节点,只需要在局域进行内部组网查询,就可以得到实时的结果。
最后我想说的是,基于这种忆芯所认知的计算与存储向融合的未来,我们已经做好准备了,我们也知道在这个 技术发展的道路上,或者研发的道路上,肯定不是一帆风顺的,一定会遇到艰难险阻,甚至一些意想不到的问题, 我们会继续砥砺前行,继续拼搏,创新,在大胆假设的同时,我们会小心求证,希望能够和在座各位存储界的前辈 一起,去迎来这么一个万物物联的未来,谢谢大家。

主持人:

感谢孙总给大家带来的精彩演讲,下面我们右有请华澜微电子周斌,周总 为大家带来演讲,演讲的题目是固态硬盘技术机市场的发展思考。

周斌:

非常感谢主办方给机会讲讲华澜微的存储。我想从昨天的赵总讲存储到刚才 的钱老师,还有苏总还有孙总讲存储。
在这个中美贸易战可能会发生的前提情况下,华澜微作为存储控制器和芯片的厂商,当然我们不希望中美之间 发生这种存储的半导体的贸易战,或者中美贸易战发生。因为我们有非常多的美国客户,还有很多国外的客户,我 们一直在做。
从我们自己的角度出发,我们是不愿意让贸易战发生。如果这种贸易战发生的话,那对华澜微来说,我们做了 哪些准备,我们看到的全球的存储的情况,也给大家汇报出来。
首先我们讲一下固态硬盘技术机市场的发展趋势,这是我们自己的一些的认识。大家从1920年开始的一个磁存 储一直发展到最近20-30年之间的存储,是最近20-30年变化特别快,特别是主要的部分,像1990年代出现的(英文 )到2006年(英文)开始出现,到2009年(英文)出现。到2017年我们看INTEL已经发布(英文)的(英文)的这 些技术,都给我们存储的应用带来了很多的更新。
特别是随着万物智联、万物物联的相关数据应用,特别是数据中心存储的要求越来越高,对整个存储的要求也 是越来越高,对整个半导体芯片的存储控制器的要求也越来越高,这是我们看到的一个整体的情况。
存储器的这个部分,我们看到大概到2015年的部分已经有很多的(英文)在规模应用,这边我们看到有更多的 一些新的技术也在发生更多的变化。
像刚才钱老师讲的阻变(英文)部分,还有一些像我们看到的有一些新的像铁电(音),像一些(英文)这些 都存储带来了更多的挑战,特别是对存储控制器来说,实际上是我们在做存储控制器的时候,这个技术的更新已经 越来越快,有可能在做存储控制器的时候,像刚才孙总也在讲(英文)自己的存储控制器的发展。
实际上是说,当你在定你存储控制器(英文)的时候,你可能已经面临这个存储控制器它在出来的时候,会发 生不支持某一个新的(英文)或者不支持新的存储器的情况出现。
那华澜微从本世纪初我们一些相关的事,我们已经开始做存储,我们最早从2003年开始做存储量,一直在跟随 这个存储的发展,做相关的研究、相关的产品的生产。
当然这几位讲得都是非常精彩,存储的发展本身是对存储控制器和存储相关芯片的研发,确实有非常大的影响 。而且刚才钱老师讲的(英文)还有苏总讲的这些部分。华澜微我们看到的部分,这将近20年存储的发展,对存储 控制器和存储芯片的研发其实是非常大的一个挑战。
目前我们看到像三星、像美光、像海力士(音)这些(英文)的厂商,它们已经自己在做控制器,对于独立的 第三方控制器的厂商来说,你要怎么样去发展你的技术,去做应用,去满足客户的需要,这个都是有非常大的一个 挑战。
我们华澜微在整个发展的过程中,国内的市场我们可能稍微少一些,但是我们跟很多国际的客户一直在出,特 别是这十几年来我们合计的芯片出货量,包括我们之前,我们的研发团队出货量大概超过5-10亿颗的数据存储相关 产品的出货。
这些产品会被大量应用在各种各样的存储产品上,去满足各方面的应用。刚才我们讲到存储器件的发展,其实 也是对存储器有非常大的挑战和应用,更进一步的是存储接口的发展,刚才孙总他们在讲的就是(英文),目前新 的存储接口(英文)的要求也是越来越高,然后(英文)介质方面我们看(英文)、(英文)这些已经有更多的要 求。
在功能方面有开放性和智能化的要求也是对存储控制器提出了更多的挑战和更多的应用需求,(英文)的增长 我们看在最近几年的情况看是发展越来越快。
随着到目前为止(英文)的存储控制器还是占主要出货的方向,但是(英文)的增长目前是最快的增长,它增 长的幅度已经超过了20%-30%的应用。特别是在企业级的数据中心,存储控制器的分散已经超过了30%的部分。
服务器对存储控制器(英文)的需求也是越来越高,我们看到这个部分,目前还是以(英文)为主,大概到 2019年的部分,大概SATA的占比大概超过60%。那么(英文)的部分也接近30%,这个整个的增长还是非常快的增长 趋势,服务器的部分大家可能看到,刚才孙总讲的是(英文)他们产品的状态,但是真正运用的这个部分很多还是 被2.5寸的需求越来越多,更多的是往这个方向去发展。 另外是各厂商(英文)发展的趋势也是越来越快,今年各家厂商在功能应用的部分已经都是列为四层的(英文 )的应用,到2018年的情况我们看到各家到96层,应该到年底会被规模地应用,而且在INTEL厂商的(英文)部分 ,也是越来越快,与越来越多的应用已经出现满足客户应用。
整个一个(英文)的发展,我们看这张图大概到2022的部分,就会到(英文)到512层的发展,我看大概每年 都会有一个非常快的(英文)的发展趋势,对存储控制器确实是非常大的要求,你怎么样能够满足日新月异的(英 文)的变化,让存储控制器得到很快的发展。当然(英文)给整个产业带来一个很大的好处,这个大的好处就是看 到就是成本的下降。
这个数据是2016年底、2017年初的数据,我们看到在这个(英文)的成本上面我们可以做到大概每GB1毛2分钱 的水平,当然这是美元。那么(英文)的部分,我们看到还是在2毛1分钱的水平。
所以我们对比去年整个(英文)的增长价格情况来看,为什么我们说像三星这些厂商赚了大量的钱,我们对比 这个成本大家都可以计算,确实是利润高的一个状态。
我们华澜微我们看整个的SSD的硬盘控制器包括存储控制器的发展,我们看到一些具体的应用,这些应用包括 什么呢?第一个就是我们看到的刚才孙总也在讲,第一个像智能搜索的应用,比如说我们刚才孙总刚才讲的摄像头 然后我们就有客户他们的配合,客户在做视频监控方面的存储应用。
客户要求的最根本的东西,比如说车牌识别的时候,我在摄像头的最端,就要立刻能够呈现出来,相关的信息 ,所以这个要求相当高。这个意味着你很多计算的工作和存储工作要在本地就要完成,而不是像刚才孙总讲的是我 这些东西全都要回到数据中心,然后数据中心再回来的状态,其实已经等不到用那个来响应才能满足客户的需要。 你的(英文)本身上,你就要能够把这个满足,才能满足更多客户的需求。特别是我们现在看到,今年光顾雪 亮(音)工程的部分,其实也是对视频监控的应用是一个非常高的要求。
那么我们华澜微也是非常荣幸跟公安部一起,我们起草了中国视频监控存储的硬盘标准,这个标准里头我们也 希望在座业界的同仁跟我们一起在这里头,包括AI的应用,在这里头增加更多的元素,包括我们有这么大的市场和 这么大的应用,我们一起把更多的标准化的东西写进去,满足更多的应用。
包括我们讲(英文)在(英文)方面也有一些边缘计算(音)功能的部分,也在做,我们也在满足各种各样客 户的要求。包括对存储本身在文件复制的时候,怎么样做处理,我们看到去年新出的苹果手机,苹果系统,就是当 你一个新的文件在做复制的时候,你如何能够不占用更多存储空间的情况下,满足复制文件的要求,这些都是我们 跟我们客户的应用直接结合再做一些满足应用的部分,来实现市场化。我们看到这么多年来,除了刚才孙总讲的( 英文)的产品形态之外,还有更多像工业类的存储、像服务器的这些,其实都是各种各样的产品,像各种工业级的 产品,它为了满足加固,能够让它不再震动的应用的情况下,还有其他的各种接口和形态存储盘的要求。
当然在服务器方面有一些新的产品满足应用的需求。另外一个我们看到华澜微这几年做的特殊产品的应用。大 家看到这个左边的部分是我们做的一个,满足高速相机的需求,这个相机的需求实际上它的数据带宽已经远远超出 来(英文)的接口带宽。另外一个就是它的应用需求是不一样的,对小文件的读取和写入数据,但是对连续的读写 和写入数据的要求还是非常高的,然后它们很满足高速相机(音)的应用需求。
另外在企业的产品方面,我们看到更高(英文)这方面的应用要求还是越来越高,现在我们看到最新的状态就 是8639U.2的产品在各种各样的服务器上要求已经是逐步大规模应用。在服务器上的SSD的状态已经从插卡式的(英 文)已经转到8639U.2产品型。我们看到8639确实对整个应用带来非常大、非常多的好处,我们看到这个U.2上面实 际上说,这一个产品形态它同时可以支持(英文),同时可以支持(英文)和(英文)接口应用,这是大多数的硬 盘都可以在做成U.2的产品的时候,基本上可以支持很多的服务器和相关的应用上面去。
另外一个,我们看到比较大的厂商,都有新的产品,像INTEL它们做的叫(英文)的产品形态,可以在(英文 )的存储服务器上可以把一台服务器的存储把它扩展到(英文)的存储。实际上是非常好、非常大的一个容量,来 满足客户对容量和速度的共同要求,这是INTEL的产品形态。
这个(英文)实际上是说,它把更多的应用集成在一个产品上,它同时可以满足企业级普通用户的需求,还有 消费的需求,都能够满足这些功能性的应用。
另外一个我们看三星的部分,像刚才孙总讲的,他们的产品形态是最下面这个,叫做M.2,三星在最新的产品 形态已经发展到(英文)的一个状态,这个产品大概是(英文)1.5倍的宽,长度大概是一样的,但是宽度的部分 已经发展到1.5倍的产品形态。这个是为了更好满足客户容量和速度的需求和要求,我们看到上面这个,可以放更 多的(英文)颗粒下去来满足客户扩展容量的要求。
另外一个华澜微我们在做的下一个我们在做的实际上是(英文)的部分,(英文)实际上是说,它把(英文) 和NAND把它集成在一个模块上,来实现客户同时对高(英文)和NAND大容量的方面要求,把它集中在一个板子上满 足客户相关的要求。
这个部分是(英文),我们看它的产品形态,包括(英文)-N的产品形态,这个-N的产品是说目前的国内相关 厂商,包括华为,都在做一个相关的应用满足数据中心客户相关应用需求。
那么另外一个就是(英文)-F,这个F的应用还是用FLASH,然后来再做,只是把FLASH做成(英文)的形态, 然后来满足客户应用的需求。未来的发展(英文)-P的状态,这个现在可以再讨论相关细节的部分,我们华澜微也 在参与,在修改相关的细节,满足未来更大应用,像计算相关状态的需求和需要,把(英文)和NAND把它集成在一 个模块上满足客户更多的需求。
那这个(英文)-N的产品形态,应该很多人见过,这是带电池的应用,它主要是为了在断电的状态下,让(英 文)的数据把它写到NAND里头去。在电恢复的情况下,可以把NAND的数据读到(英文)然后让它立刻恢复在断电前 的状态工作。
这是(英文)-P的一个状态,那就是说这个模块上同时有(英文)和NAND来满足客户的应用需求,这是我们也 在跟相关的客户在讨论这方面的应用,可以做得更好一些。
跟SSD跟(英文)相比,(英文)有更多的优势,我们在同样的数据量来比较的情况下,按照写入数据成本来 说。因为(英文)它的写入次数会更多一些,按照写入成本EPB的一个成本来计算的话,固态硬盘的成本大概是目 前在100美金的水平上,在(英文)大概会在1块5毛钱美金的一个水平上,在(英文)的情况下,这个部分可以降 到2.4分的一个状态,所以我们认为(英文)是会更好地满足未来客户的需要。
那产品形态的部分,我们看到实际上是有更多的需要,特别是目前已经在(英文)、(英文)都是非常好,能 够满足将来客户应用要求的状态。
我们刚才讲的大概存储的发展和趋势,作为中国的厂商就是华澜微我们要怎么样?我们当然不能跟昨天的赵总 3700亿相比,也不能跟刚才兆易创新它们已经上市了,它们还是有非常多的资金。包括孙总他们其实也是在资本市 场拿到非常多的投资,我们华澜微成立到现在大概有7年的时间,其实我们也总共只拿了1亿人民币出头的投资,而 且这7年来,我们一直在这方面做,我们的出货量还是不错,一直能够在跟客户然后一起共同成长满足未来的需要 。
我们作为国内厂商到底应该怎么办?去除我刚才讲的贸易战的因素,我们要怎么样做?华澜微我们做了什么? 再跟大家报告一下。
我们知道这几年的硬盘方面出现的问题越来越多,2013年思贸登(音)这个事件,然后2014年我们看中央电视 台的新闻华为的服务器,华为的公司服务器被美国的FBI入侵,到2015年这个阵网病毒(音),都给我们带来了非 常多的困惑和国家对存储方面的担心,所以赵总去呼吁做这些事,我们认为这个也是非常好的一个行为,也是对我 们存储业界也是非常大的激励,我们也在这个方面并且一直在做自己的事情。
去年的部分,我们看到公安部还有银监会发布了,因为台湾一个厂商的SSD的固态硬盘后门的问题,也是给国 内的很多业界带来很多困惑。中国的存储芯片部分,我们看到目前已经在出货,包括规模出货的部分,其实也是蛮 多的。包括三星在西安建的工厂,还有INTEL在大连的工厂,还有海力士在无锡的工厂,这个是其他的国外厂商在 做。
另外我们看到(英文)的部分,长江存储在武汉,紫光在咱们南京的部分,另外一个就是兆易创新它们有在合 肥的部分,也在建厂,还有晋江(音)进华(音)在做的(英文)的工厂。
在北京,在做存储控制器的部分,华澜微我们也在杭州做这么一个部分,跟国际的厂商相比的话,我们看整个 产业的状态,传统的硬盘厂商(英文)基板,三家高售我们的客户。
像硬盘的部分,传统磁界硬盘上基本上已经是国内没有必要在这个部分建立,但是在介质的过程中,我们看到 像紫光,当然我们看到它是从新要赢的状态。兆易创新我们看也在做存储的部分,包括兆易创新(英文)的介质还 有(英文)的介质,我们都有相关的出货给客户。存储器控制器的部分,我们看到有华澜微、有兆易创新,都在这 方面做。
另外一个就是孙总讲的(英文)也是已经有相关的出货,我们这里只统计有出货量的部分,有些没有出货量的 部分就没有把它放在里头,不一定非常准确。应用的部分,我们确实是非常好的产业状态,我们看到我们在国内有 (英文)这些巨头在做相关的应用,这些相关的厂商其实可以跟美国的厂商,像苹果这样相关的厂商做比较。
另外,我们看大数据存储阵列存储器芯片的部分,目前我们现在还是短板。在美国我们看到也(英文),当然 这个公司后来卖给了现在叫做(英文)。另外就是PFC有大的存储阵列交换芯片,华澜微也在这个方面开始,今天 我们会有这个方面的芯片出来,包括会有(英文)、(英文),相关的所有还有(英文)满足大数据存储方面的应 用需求。
这是我们正在做的一部分。
提到存储我们不得不提到华澜微我们的创始人,骆建军博士,当时他在2000年之前做了中国的第一个亟待(音 )芯片,在这之后被美国挖角,去了以后他做的第一个存储芯片是什么?就是(英文)移动硬盘的芯片。这个(英 文)移动硬盘的出货芯片已经超过了大概10亿颗粒的出货量,当时客户只有三家客户,就是(英文)、(英文), 它们是硬盘的厂商。
到2010年的时候,我们跟他一起商量大家可以回中国,然后一起创业做这件事,他也抛弃了美国非常高的薪水 开始创业。到2011年开始创办了华澜微。当时我们想做的一件事情是什么?就是让中国人把数据存放在自己的硬盘 上,我们在2013年的时候,我们第一个(英文)硬盘出来的时候,我们可以在做这件事。并且我们把自己的(英文 )的硬盘,把它放在的平板电脑。那一年的话,INTEL的平板电脑的主控刚出来,它们现在在深圳的市场,然后来 满足更多的消费类客户需要。
当年它们有一个目标希望出货量达到2000万片,但是到10月份的时候,我们发现有些问题不能解决,这时候包 括INTEL自己的固态硬盘、包括三星的固态硬盘,它们全都不能满足顾客的需要。这时候华澜微我们跟客户一起在 现场在1个月之内,了了这个问题,并且使得那年INTEL山寨平板电脑有规模的出货,虽然没做到2000万的出货量, 但是对它们来说也是非常大的出货量。
当然我们在华澜微也是做了非常多的出货,华澜微我们做的事情是什么?我们做的事情就是在CPU到存储之间 ,我们在这条电路上我们做所有存储相关的存储芯片,我们在个人电脑上有移动硬盘相关的控制器,另外还有固态 硬盘控制器还有桥接芯片(英文)硬盘也在做。
特别提出的是我们在2015年并购的一家美国公司(英文),也是我们骆总在之前一直在做的那家公司这这家公 司是之后在台湾上市,这个公司后来从美国回来。并且目前的出货量还是比较大,在桥接芯片的部分我们在全球的 出货量大概是第三名的水平,前两年都是台湾的厂商。 另外在叫云存储大数据的部分,我们有(英文)、(英文)、(英文)的固态硬盘,当然后面两颗要进行引领 ,进行相关应用出来。
另外,在手机的部分,移动部分,我们看一下也是在我们刚开(英文)的时候,有相关的出货,像手机支付这 些东西,跟国内的公安组织的,都是做了很多的应用,我们都有相关的出货,通过存储芯片来满足客户更多的应用 需求。
这是我们华澜微一个产品状态,目前我们在(英文)和(英文),这些我们已经在出货,今年的部分,我们会 有像(英文)、(英文)存储芯片开始发布,目前这些相关的芯片也在测试中,目前测试的状况还不错,也是能够 满足很多客户的一些需要,跟一些国外的厂商目前还是在(英文)的过程中。
华澜微在存储控制芯片里头我们有一个非常显著的特点,就是我们在这个存储芯片里头放入了很多应用的因素 ,我们把更多国产化的因素放进去了。这里头非常显著的特点就是我们把商密(音)的算法放在里头,去年商密的 改革之后,我相信也会越来越多的应用满足未来客户的需要。
另外,在桥接芯片这个部分,会有(英文)、包括(英文)、(英文),都会在今年出来,去满足相关客户应 用的需求。
这些年的成长,我们虽然去拿的资本不多,但是我们每年的费用很高的情况下,华澜微也一直在努力拼搏,实 际上做了很多产品,满足了很多客户的应用需求,我们想满足客户的应用需求才是华澜微将来发展的根本。
在2016年的出货量大概超过了1200万颗,2017年的部分大概总出量大概超过1600万颗。我们也在看华澜微大概 1个亿的出货水平上,满足更多客户的需求。
另外,在整个产业生态方面,在中国的应用方面我们也是为了配合客户的应用需求,除了在产品方面的突破我 们也跟相关的产业生态上下游做更多的配合,比如说龙芯(音),比如说飞腾声微(音)。大概在2015年的时候, 我们(英文)的卡,为了满足客户的应用需求。
当时我们知道国防科大的飞腾在很多应用已经出现了,飞腾面临非常大的一个问题就是(英文)的产品,它不 能够支持(英文)的协议。包括INTEL、三星这些卡拿去了,都不能支持客户的应用要求。那怎么办?后来他们找 到华澜微,我们工程师就跟他们工程师一直配合,大家超过3个月一起工作,通过一些改变和硬件的一些方法,通 过我们改固件、相关的软件满足客户支持(英文)的应用需求。
像国产的操作系统,我们都是有相关应用的支持,来满足客户的应用要求部分。这个是华澜微非常典型的典型 应用解决方案。
在2015年开始阵网病毒出现之后,它本身的因素是通过去更新你的硬盘的固件,只会把木马植入到你的硬盘当 中去。
华澜微在做的是什么?在阵网病毒出现之后,我们就更新了我们的控制器的方案,让这个固件一次性写入,你 不能再一次性做完之后,就不能再做下一次更新。你不能更新固件,其他人想通过不同的方法,把病毒植入到这个 硬盘当中,这种事情就不可能发生了,这个是我们在做的部分。
另外,像左下角,大家看到的这种按键类的存储的应用。大概在全球的按键类加密存储应用方面,华澜微大概 是全球第一笔,这个部分我们大概占了全球按键类应用存储需求我们占了70%以上的市场份额,你只要看到跟按键 类存储有关的存储这种产品,基本上可以判定是华澜微的解决方案。
我们看到固态硬盘在将来应用的方面到2017年末,我们看到整个的(英文)的出货量大概是在4亿的一个水平 上,固态硬盘方面已经到了2亿多的水平上,整个存储确实是往这个固态存储方向来发展。这么大的一个出货量和 应用,我们中国做了多少?其实到目前为止,我们看到的还是非常少的华澜微我想在固态存储方面,就是我们刚才 给的报告华澜微去年以1600万颗的出货量的水平来看,在整个2亿多的一个水平里头其实占比是非常少的。我们不 光不能跟这个特别大的像三星什么的原厂比,我们跟我们的台湾竞争对手,我们都没法比,比如我们知道会有名( 音)的固态硬盘控制器的出货量大概去年3000万颗的水平上,以华澜微目前的状态上说,我们离它们还是差很远, 还需要有更多的路要走。所以我们认为目前在中国来说,存储是非常大的一个世界。
未来5-10年,大家业者共同面临非常大的机遇和机会,我们希望是说,大家有机会一起共同团结起来,可以从 标准的方面去出发,从固态硬盘的控制器,从硬盘的控制器,存储的控制器,比如说存储的介质,我们一起团结起 来,去做好相关的应用。
只有自己团结起来,我们将来才可以做更多的满足国人应用的需求和发展,然后也才有更多更好的机会。 这里给大家报告,我们跟公安部做的视频监控的存储硬盘的标准,大家会在下个月开始发布,发布的同时我们 会有一个会在浙江,大家有感兴趣的可以一起去关注。特别是华澜微在视频监控的存储方面,我们做的哪些事?我 们也欢迎大家一起去,大家一起在共同方面可以做哪些事?我们为这个标准可以提出更多的要求,对未来的视频监 控方面,大家一起做更多的贡献。
最后,我还是用我经常用的中国女排精神,然后让存储更好的发展。
不要因为我们赢了一场,就谈女排精神,也要看到我们努力的过程,女排精神一直在,但靠精神不能赢球,还 必须靠技术过硬。
再加一个我们除了技术过硬,我们还得满足更多客户的应用需求,我们跟客户共同成长,中国的存储才有未来 。谢谢大家。

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谢谢周总为我们带来这么精彩的演讲,今天的报告会就到这里结束,谢谢 大家。

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