亞大攜手產業育人才 白培霖談記憶體「史詩級榮景」與反轉風險
從AI運算新局到DRAM供需循環 亞大深化產學對話,培養回應產業需求跨領域人才

(中央社訊息服務20261012 17:09:14)從AI運算新局到DRAM供需循環 亞大深化產學對話,培養回應產業需求跨領域人才
AI快速發展,帶動記憶體需求,也重新牽動產業供需與技術布局,亞大12日舉辦「傑出講座系列」,邀請國立陽明交通大學資訊工程學系榮譽講座、前華邦電子副總經理白培霖博士,以「記憶體的過去、現在、未來」為題,解析技術演進與市場趨勢。他指出,DRAM產業已從「技術導向」轉向「資本導向」,目前記憶體市場正迎來「史詩級榮景」,也須提防後續可能出現的「史詩級崩跌」;理解供給變化、掌握產能布局,與開發符合應用需求的新技術,同樣重要。
白培霖教授指出,DRAM是周期性產業,約每4至5年一輪,需求持續存在,決定市場變化的關鍵在供給端:當供給過多,價格便會下跌,因此,觀察記憶體景氣,除了關注AI帶來多少需求,更須理解業者投入多少資本、形成多少產能,以及供給如何變化。
他以「技術導向」轉向「資本導向」,說明DRAM產業競爭重心的轉變,技術研發仍是基礎,但資本投入與產能布局對市場的影響更加關鍵,即使AI應用持續成長,也不能據此認定記憶體產業已擺脫景氣循環;當擴產形成的供給超過需求,市場仍可能反轉。他提醒,在榮景中更應正視周期性,審慎看待後續供需與價格變化。
在技術演進方面,白培霖從記憶體的基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術的差異,並透過元件結構、製程微縮與3D堆疊,說明提高容量、速度及使用效率的發展歷程。他強調,各類記憶體都有不同特色,技術選擇必須配合實際應用,不能只用單一性能指標判斷優劣。
生成式AI的興起,讓記憶體面臨新的任務。白培霖透過大型語言模型的KV Cache、AI伺服器儲存配置及高頻寬記憶體(HBM),說明AI系統對容量與資料傳輸能力的要求。模型運作需要大量資料,即使處理器運算能力持續提高,若記憶體無法及時供應資料,整體效能仍會受到限制,形成所謂的「記憶體牆」。
資料搬移也帶來功耗與散熱負擔,白培霖說明,傳統運算架構將處理器與記憶體分開,資料必須在兩者之間往返;當AI運算規模擴大,傳輸所需的時間與能源便成為重要課題。因此,未來技術發展除了提高記憶體容量與頻寬,也要思考如何減少資料搬移,改善整體系統效率。
「記憶體內運算」(Computing-in-Memory,CIM)正是其中一條發展路徑。白培霖以AI常用的矩陣乘法為例,介紹將部分運算直接放在記憶體內進行的方式,藉由記憶體陣列參與平行運算,降低資料往返的需求。其價值不只在運算速度,也包括功耗、系統成本與終端裝置續航力,尤其適合對能源使用有嚴格限制的應用情境。
12日講座在亞大哈佛講堂舉行,蔡進發校長、講座教授黃光彩、資電學院院長許慶賢及講座教授詹景裕都參與提問,與白培霖就記憶體內運算、量子記憶體、元件架構及跨領域合作等議題交流,從產業趨勢延伸至技術落地與研發方向。
在問答交流中,白培霖進一步指出,CIM要落地,必須找到具有領域專業知識的合作對象,從具體問題出發,選擇適合的記憶體技術。他分享與臺大土木系合作的土石流監測構想,希望結合低功耗AI與太陽能供電,讓部署於戶外的裝置持續觀測並回傳訊息。這類設備的挑戰,不只是能否辨識異常,更包括能否在有限供電條件下長時間運作。
他也分享日前於宜蘭大學演講時,教授提出的森林監測需求:能否在多處部署低功耗裝置,辨識電鋸聲並即時通報可能的盜伐。從土石流觀測到森林保護,這些情境都顯示,邊緣智慧的價值在於把辨識能力放到現場,並讓設備在有限能源下持續執行任務;技術是否適用,須與環境條件及使用需求一併考量。
針對CIM究竟是概念、方法或產品的討論,白培霖說明,CIM可作為支援產品開發的技術平台與實作方式,最終仍須形成能解決問題的產品。因此,研發不能停留在架構與性能展示,而要進一步回答服務哪些使用者、處理什麼問題,以及能否在實際條件下運作。
談到量子記憶體,白培霖區分保存量子態與傳統資料儲存的不同,並分享對低溫控制電路,以及低溫環境與室溫系統之間訊息傳遞的思考。這也說明,新興運算技術的發展,需要重新理解元件特性與系統介面,才能找到既有半導體技術可參與的研發方向。
白培霖認為,未來高科技的突破,將需要更多不同領域的專長共同投入。例如引入通訊領域的訊號處理能力,改善微弱訊號偵測與訊雜比問題,再結合錯誤更正、修復機制及新元件設計,探索新的記憶體與3D架構。他強調,未來機會在於跨領域合作,從應用需求與技術難題出發,讓不同專業共同推進記憶體技術的下一階段發展。
白培霖博士深度解析記憶體技術演進與市場趨勢,蔡進發校長致贈感謝狀。 白培霖博士指出,DRAM產業從「技術導向」轉向「資本導向」,目前正迎來「史詩級榮景」。 AI快速發展,帶動記憶體需求,亞大「傑出講座系列」邀請白培霖博士演講。 白培霖從記憶體基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術差異。 蔡進發校長親自參與提問,與白培霖就記憶體內運算、及跨領域合作等議題交流。
白培霖博士深度解析記憶體技術演進與市場趨勢,蔡進發校長致贈感謝狀。
白培霖博士指出,DRAM產業從「技術導向」轉向「資本導向」,目前正迎來「史詩級榮景」。 AI快速發展,帶動記憶體需求,亞大「傑出講座系列」邀請白培霖博士演講。 白培霖從記憶體基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術差異。 蔡進發校長親自參與提問,與白培霖就記憶體內運算、及跨領域合作等議題交流。
白培霖博士指出,DRAM產業從「技術導向」轉向「資本導向」,目前正迎來「史詩級榮景」。
AI快速發展,帶動記憶體需求,亞大「傑出講座系列」邀請白培霖博士演講。 白培霖從記憶體基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術差異。 蔡進發校長親自參與提問,與白培霖就記憶體內運算、及跨領域合作等議題交流。
AI快速發展,帶動記憶體需求,亞大「傑出講座系列」邀請白培霖博士演講。
白培霖從記憶體基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術差異。 蔡進發校長親自參與提問,與白培霖就記憶體內運算、及跨領域合作等議題交流。
白培霖從記憶體基本功能談起,介紹DRAM、SRAM、NOR與NAND快閃記憶體等技術差異。
蔡進發校長親自參與提問,與白培霖就記憶體內運算、及跨領域合作等議題交流。