Microchip正透過自家控制器技術以及為邊緣應用打造低功耗記憶體內運算技術的子公司，來因應人工智慧(AI)挑戰。

Microchip支援PCIe Gen 5 NVMe 2.0的固態硬碟(SSD)控制器Flashtec NVMe 4016，透過16個高速可程式化NAND快閃記憶體通道，在速度與饋送方面取得進展，速度高達2,400 MT/s，並提供14 GB/s的傳輸量和超過300萬IOPS (Input/Output Operations Per Second)。它還支援所有最新儲存和高性能運算應用，包括分區命名空間(Zoned Name Spaces，ZNS)。

Microchip資料中心解決方案產品管理副總監Samer Haija表示，ZNS仍然被認為是利基技術，不過該公司確實看到以其控制器為基礎的部署有所增加；「ZNS是頗具前景的技術，但迄今其市場接受度仍然有限，主要是因為需要更高階的產品方可實現大規模運作。」

不過Haija也指出，要讓ZNS市場起飛，SSD與應用程式供應商還需要開發一套標準、工具和驅動程式，以便在更多資料中心利用該技術；「我們看到Samsung與WD (Western Digital)都宣佈推動該領域的標準化，令人振奮。」

雖然速度和性能對滿足AI需求至關重要，快閃記憶體也面臨新的壓力；一項頗具挑戰性的控制器技術可以幫助舒緩後端的NAND管理。Flashtec NVMe 4016的可程化架構，使SSD開發人員能夠透過韌體客製化來最佳化產品差異化，還包括一個新的可程化ML引擎，能在AI和ML應用中支援各種圖案識別和分類功能。

該ML引擎由輸入層、0個或更多隱藏層(hidden layers)和一個輸出層組成；該引擎還包含一個輸入層，負責從外部來源接收輸入，隱藏層在位於內部包含權重(weights)和偏置(biases)的神經元幫助下，負責分析資料並執行學習過程。

以這些權重和偏置為基礎，神經元在達到一個閾值時會被啟動，輸出層提供預測的輸出。NVMe SSD中的韌體與ML引擎介接，以發送模型配置、輸入和訓練資料，並接收最終輸出。韌體利用來自ML引擎的輸出來執行AI動作。

「SSD通常是為合成和泛用工作負載而設計的，而大多數SSD設計團隊實現的SSD和媒體管理演算法，並不完全能意識到SSD生命週期中會經歷的資料流量；」Haija表示：「無論SSD承擔的工作負載是什麼類型，控制器中的AI引擎能支援即時NAND管理演算法適應。」

Microchip專有引擎釋放了控制器中的運算資源，同時間它仍然足夠泛用，可開發不挑應用的AI/ML應用程式，並在不影響資料完整性的情況下，平衡性能、功率、成本和易用性。Microchip的SSD控制器業務是聚焦資料中心的更廣泛解決方案之一部分；其解決方案在AI應用之外，還包括PCIe交換器和結構、PCIe/CXL重計時器和串列記憶體控制器。



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