据IDC预测，到2023年，企业产生的数据量将超过消费者所产生的体量，占整个数据圈的59.4%。企业数据的海量产生，说明业务的种类和形态正在发生巨变，如何从容应对海量数据、数据实时性和可靠性、数据整合及管理，从海量数据中挖掘价值，就成为最重要的课题。
人工智能芯片目前有两种发展路径：一种是延续传统计算架构，加速硬件计算能力，主要以3种类型的芯片为代表，即GPU、FPGA、ASIC，但CPU依旧发挥着不可替代的作用；另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算架构，采用类脑神经结构来提升计算能力，以IBM TrueNorth芯片为代表。
AI芯片面临的商业化落地问题还能从当前的融资案例看出，一位投资人士表示，目前融到钱的几家主流AI芯片初创企业，背后都有一个共性：有客户或者产业资源背书，“否则很难。”
我们可以在内存存储中做什么以实际缩短解决方案的时间?我们总是可以建立更高的带宽，但这不一定是要带您到达那里的方法。有什么可以做的，例如散射张量阵列?如果我们可以建立一个可以引入矩阵的缓冲区，并允许我们一口气将矩阵移过来，而不是随便找东西去寻找它，那将有很大的好处。
基于云计算的存储服务比一般云计算服务性价比更高，且具备可拓展性。现如今，各个行业领域数据呈指数型增长态势，传统的存储数据库已无法满足数据迭代更新的速度，应对这类需求，云存储服务需求逐渐走进各大行业领域的视线中。
自从计算机产业用硅芯片替代了磁芯以来，半导体研究人员和系统架构师就一直在寻找存储技术的“圣杯”——这种技术将动态RAM的速度和随机寻址能力与闪存的非易失性和成本效益结合在一起。在这个搜索的推进过程中，使我们进入了3D XPoint技术和Intel Optane永久内存。
