作者：EVE
在上一篇文章中，我总结了人工智能工作负载的计算架构需求与我们在过去几十年所熟悉的计算架构（如x86和ARM等传统计算架构）有何不同。在这篇文章中，我也会提出新的AI计算架构需要材料工程在哪些方面有所突破。我将给出一些我们遇到的突破类型的例子，并描述一个新存储领域的具体例子。
从经典的2D缩放到架构创新
在跨越20多年的PC和移动时代，该行业是由“经典2D缩放”驱动的，即根据1965年摩尔定律预测的几何晶体管缩放。随着晶体管的特性变小，性能提高，功耗降低，这与登纳德定律(Dennard Scaling)一致。更高的晶体管密度也能降低每个晶体管的成本，这样芯片总成本就降低了。在这期间，我们[……]
目前，存储需求比以往任何时候都更加强劲，因为除了用户生成的数据不断增长外，机器生成的数据同样需要大量的存储空间，而且在未来随着连接设备数量的增加，还将需要更多的存储空间。由于大量数据继续存储在硬盘上，对于硬盘制造商来说，第三季度出货量增加也就不足为奇了。
据TrendFocus的数据，希捷、东芝和西部数据第三季度售出的所有硬盘的总容量高达240 EB，其中140 EB是近线硬盘。从数字的角度分析：去年所有hdd和ssd的总容量是912 EB，而今年一个季度的硬盘容量就达到240EB。即使与第二季度的207.5 EB相比，仍然达到了15%的增长。
市场人士[……]
商业软件公司Atlassian Corp. Plc于今年10月17日透露，将收购一家名为Code Barrel Pty Ltd.的公司，收购价格仍未公开。
Code Barrel为Atlassian的项目跟踪软件Jira销售一款流行的自动化工具，它可以让6000多家机构的用户在不编写任何代码的情况下自动化日常操作。
Atlassian表示，他们计划将Code Barrel的工具与Jira集成起来，以提高对DevOps、市场营销和人力资源团队的实用性。
“Jira的自动化是一个强大的无代码规则构建器，让日常操作自动化变得轻而易举。”Atlassian的技术团队负责人Noah W[……]
Xnor成立于2016年，总部位于西雅图，专注于机器视觉技术。于2017年2月在一轮种子融资中筹集了240万美元，一年后，又通过A轮融资筹得了1200万美元。之后Xnor便将其重点扩展到其他类型的AI技术，最终推出了独特的太阳能物体识别技术，使小型设备无需电池即可运行AI。
Xnor希望通过其新的“自助式”AI2GO平台使人工智能更易于访问，该平台使开发人员无需任何培训即可为边缘设备构建AI模型。
AI2GO为开发人员提供了一种简便的方法，可以将AI功能构建到一系列产品中，包括移动设备，可穿戴设备，智能相机和远程传感器。该平台配备了100多种预先训练的AI模型，可以嵌入到这些设备中。
Xno[……]
AMD’s Radeon RX 5700 XT
PCI Express 4.0硬件终于来了。支持PCIe 4.0的固态硬盘(ssd)和显卡于2019年6月在台北国际电脑展上首次亮相。
计算机部件的计算速度提高总是一件令人兴奋的事，本文讨论的是 M.2 NVMe “gum stick” SSD速度的显著提高。支持PCIe 4.0的显卡于今年夏季推出。在2017年PCIe 4.0标准发布两年后，该标准首次亮相。
更有意思的是，就在PCIe 4.0即将到来之际，负责发布新的PCIe标准的机构PCI特殊兴趣组(PCI-SIG)发布了PCIe 5.0版。
什么是PCIe?
Di[……]
