2024年存储系统论坛成功举办！大咖共话从云到端AI和存储爆发

2024-08-30

2024 年 8 月 28 日，由电子发烧友网和 2024年elexcon2024 由深圳国际电子展暨内嵌展、半导体展联合举办。 2024 成功举办了存储系统论坛。本次会议邀请了国内外知名企业的高管和行业专家，如兆易创新、东芯半导体、富士通、江波龙、康盈半导体等，为您带来精彩的分享。

电子发烧友网总经理张迎辉在存储系统论坛上发表了开场演讲。他指出，随着物联网 IOT 随着行业的蓬勃发展，智能可穿戴、智能汽车、自动驾驶、智能家居等智能终端设备对存储系统的需求日益增加。张迎辉强调了存储系统在硬件产品从低成本、低功耗向智能化转变中的重要性，以及 AI 大型落地对存储系统提出了新的要求。

电子发烧友网总经理张迎辉

赵一创新刘耕辰:赵一创新存储产品赋能智能视觉和通信产业发展

赵一创新存储业务部资深市场经理刘耕辰带来了《赵一创新存储产品赋能智能视觉和通信产业发展》。刘耕辰表示，赵一创新存储正在快速增长。 SPI NOR Flash 该领域的全球市场排名提高到第二位，累计出货量超过 237 一亿个，并且坚持向全容量、高性能、高可靠、低功耗、小包装方向发展。

赵一创新存储业务部资深市场经理刘耕辰

智能安全、智能锁、民用无人机、高速光模块、小基站等领域都可以应用于赵一创新的存储产品，预计这些领域将有较大的增长预期，可以为产品带来更高的市场潜力。

就发展趋势而言，兆易创新感觉到在尺寸有限、应用要求越来越小的情况下，进一步缩小 Flash 封装体积，扩大同封装体积 Flash 商品容量范围势在必行，微型封装技术如 USON8 和 WSON8 而且会越来越重要。而且 1.2V VIO 系列产品，比较 1.2V 商品的读写性能更高，比肩 1.8V 商品。

东芯半导体陈磊：解锁数码时代密码：应对高性能存储芯片的措施

东芯半导体副总经理陈磊为观众带来了“解锁数字时代密码：高性能存储芯片应对策略”的主题分享。陈磊说，东芯是一家专注于中小容量的公司。 NAND/NOR/DRAM 芯片研发、设计和销售 Fabless 芯片公司。2023 年研发支出 1.82 占营业收入的亿元 R&D和技术人员占公司总数的34.34% 与去年同期相比，62.60%的数量增长。 26.15%。

陈磊，东芯半导体副总经理

陈磊觉得，2023 2008年全球存储行业处于下行周期，但需求依然旺盛，尤其是国内替代品。其中，计算能力需求的提高为数据存储提供了广阔的市场。

目前，东芯已经建立了六种产品类型的矩阵，并提供完整的存储解决方案。同时，建立了良好的商品仓储运输、生产质量、检测质量体系和客户投诉处理流程。我们致力于高效、高质量地满足客户的需求，提供全面的技术支持和服务。商品可以应用 WIFI 芯片、ADAS/ 车身动力，驾驶舱 / 通讯控制，监控摄像机，可穿戴设备等场景。

富士通：新一代 FeRAM，铁随机存储器

提到嵌入式非易失性存储产品，也许每个人都会第一时间想到。 Flash、EEPROM 等待商品，但是 FeRAM由于其性能优势，铁电随机存储器的应用越来越普遍。

富士通半导体(上海)有限公司总经理冯逸新

根据富士通半导体(上海)有限公司总经理冯逸新介绍，FeRAM 很平衡的融合 RAM 和 ROM 功能，还有 RAM 具有非易失性、随机读写等特点的随机存储能力。FeRAM 例如其它传统存储器 EEPROM、Flash、SRAM 与之相比，有和 EEPROM 和 FLASH 非易失性，同时数据写入的方式又是和谐。 SRAM 同样的覆盖写入，写入周期也只是 120ns，介于 EEPROM 和 Flash 之间。电路方面也比较简单，不需要 EEPROM 和 FLASH 所需的升压电路。

另外富士通也有 ReRAM(阻变非易失性 RAM）这是一种基于低功耗的产品线 CMOS 技术的 SPI I/F 阻变式接口存储器，适用于只读取应用。

这一次，富士通推出了一个全新的 FeRAM 产品线，主要是提高工作频率到产品线 50MHz（SPI）和 3.4MHz（I ² C），并新增 DFN8 小型包装，扩大环境温度值 125 ℃，新增 I ² C 汽车级产品种类。

冯逸新介绍，FeRAM 智能能源、汽车等主要目标应用 / 船舶 / 工程和农业机械、工厂自动化、医疗器械、游戏娱乐设备、云计算、建筑智能化、通信、标签和智能卡、可穿戴设备等。

江波龙：长坡厚雪，储存芯片 AI 终端应用前景

近些年 AI 行业和 AI 终端很受欢迎，包括从云到端的大型模型，端侧 AI 在手机和 PC 随着领域的加速发展，以及腕带等可穿戴设备市场的不断增长，给储存市场带来了新的需求。

江波龙嵌入式存储事业部市场总监曾明亮

江波龙嵌入式存储事业部市场总监曾明亮提出了一个观点： C 端端设备，异构算率，高速存力和端侧 AI 模型产生共振。换言之， AI 当这些终端着陆时，会给计算率、存储带来新的需求。

就存储而言，AI 大型嵌入手机，必然会占用更多的手机内存，比如运行， 10 至少需要一个亿规模的大模型 1GB，70 亿模型需要 4GB，130 一亿模型需要超过 7GB。如果按 70 1亿参数，4GB 大型模型占用内存还必须有内存。 6GB 的 APP 活动内存，以及安卓系统 4GB 内存占用，所以 AI 至少需要手机 14GB 内存。

为了应对 AI 江波龙推出了该领域的新需求。 WM6000 自研 eMMC 主板芯片，面向 AIPC 和 AI 手机的 LPDDR5X 面向穿戴领域的内存、超小型内存 eMMC/ePOP、面向 IoT 超小型终端 SLC NAND 等商品。

江波龙还提供了针对不同客户的不同需求的定制解决方案：TCM 合作模式。也就是说，通过储存原厂、用户和江波龙的结合，不仅可以提供储存原厂商品的定制，还可以根据客户的定制需求给出解决方案，可以保证储存资源的稳定供应。

康盈半导体：智能穿戴和存储赋能 AI 结合新纪元

在本次存储论坛上发表主题演讲时，康盈半导体副总经理齐开泰表示， AI 赋能智能穿戴，开拓穿戴产业发展新时代。

齐开泰半导体副总经理

康盈半导体科技有限公司是康佳集团的子公司，致力于R&D，设计和销售嵌入式存储芯片、模块、移动存储等产品。涵盖主要产品 eMMC、eMCP、ePOP、nMCP、UFS、MRAM、SPI NAND、LPDDR、DDR、SSD、PSSD、Memory Card、内存条等。广泛应用于智能终端、智能穿戴、智能家居、物联网、网络通信、工业控制设备、汽车电子、智能医疗等领域。

目前，智能可穿戴设备正朝着移动医疗终端、再发展健康领域、直观化客户体验、全新升级穿戴体验等方向发展。一些品牌制造商正在推动这些趋势。比如华为 WATCH D 实现智能穿戴和健康监测的结合。苹果 Apple Watch Ultra 客户从普通消费者辐射到户外活动、冒险、极限运动爱好者等各个细分领域，重视室外元素、高精度定位、防高低温、防冻等特点支持。

而 AI 赋能也使可穿戴设备的市场发生了变化。例如 HoloLens AR 头部显示器嵌入一种 AI 软件，用户可以通过语音和语音。 OpenAl 聊天机器人由技术驱动，讨论相机拍摄的对象。

随着用户数量的不断扩大，智能可穿戴产品逐渐呈现出多样化、智能化的趋势。对于可穿戴设备来说，拥有先进的工艺、更小的体积和更低的功耗存储芯片是极其重要的。

齐开泰介绍，康盈 Small PKG. eMMC 研究开发突破了许多困难，例如走线需要更准确地考虑设计规则的限制，芯片堆叠布局，Wafer 工艺指标和薄化后的控制方法。它与 Normal eMMC 相比之下，性能更好，体积更小。康盈 ePOP 集成 LPDDR3/4X 与 eMMC，减少封装面积 60%，康盈 UFS 容量可达 1TB，速度极快，内置功能模块显著提高阅读顺序。 / 写作速度，降低功耗。eMCP 该方案可以节省智能终端 40-60% 的 PCB 板空间。

KOWIN 智能可穿戴存储解决方案突出了许多优点。首先，它具有高性能、多适应性和高性能闪存性，以确保系统控制的流畅性和稳定性。同时，它适合高通和MTK、展锐，瑞芯微，ST、火炬芯，恒玄，Realtek、Apollo、主流主流如佩戴格格、富瑞坤等 SoC 平台。第二，体积小，速度完美，满足移动终端产品的高速要求。第三，产品可以通过严格的测试条件，长期进行老化测试，为客户提供专业的产品和服务支持。第四，减少用电量，使智能产品提高待机时间。第五，适用于不同的应用领域，帮助智能终端应用微型化。

电子爱好者：生成式 AI 推动存储产业链起飞

《生成式》由电子发烧友网主编黄晶晶执行。 AI 分享存储行业分析报告。

黄晶晶晶晶电子发烧友网主编

生成式 AI 促进存储需求从 HBM 开始，再到 SSD、CXL、DDR、GDDR 等。当前，SK 海力士，美光 HBM3E 配合英伟达 H200 量产，三星 HBM3 获得英伟达认证，首先用于低级认证。 H20 与此同时，中国市场对三星市场 HBM2E 需求高涨。预估三星 HBM3E 英伟达认证最早在2个月内获得。HBM4 研究与开发提上日程。极高容量的企业级别 SSD 迈向 128TB。CXL 预计今年下半年市场将蓬勃发展，三大市场 DRAM 厂商推出 CXL2.0 模组。随着 JEDEC 公布了固态技术协会 DDR5 MRDIMM 和 LPDDR6 CAMM 技术标准即将推出，各厂商 MRDIMM 该模块已经准确完成，预计下半年量产出货。另外，GDDR6 应用于 AI 推理，并进一步走向 GDDR7 演变。

生成式 AI 也带动了 AI 手机、AI PC、游戏设备需要存储。移动端 70 亿参数、PC 端面应用数百亿参数的大模型，都需要更高的性能和更大容量的内存和闪存。在游戏设备方面，对于最近非常流行的《黑神话:悟空》来说，不仅仅是依靠英伟达 GPU 的 AI 能获得更好的图像高分辨率和人机对换的感觉，并且由于其安装包高达 130GB，然后需要更高的容量。 SSD。

黄晶晶觉得，从 AI 训练到 AI 推理，从云到端，生成式 AI 对于存储已经提出了更高的要求，这无疑会促进存储系统的演变，有利于存储产业链的发展。事实上，上半年存储厂商的业绩都不约而同地呈现出增长的趋势，不仅仅是 HBM、eSSD 相关销售额的增长是相当可观的， NOR Flash、NAND Flash 制造商也得益于行业的繁荣。一定要让生成式 AI 大规模落地在端侧，仍然依赖于 AI 手机、AI PC 等待智能化终端的升级，以及真正的杀手级应用。

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