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数据的分类是什么样子的? 当美光业务发展经理Eric Caward描绘一组数据时, he envisions a mountain, 每一块单独的泥土和岩石代表着一条信息. At first glance, 这座山看起来像一堆巨大的数据潜力，对某些人来说可能像一堆土. 但精明的矿工知道，有些山上蕴藏着金矿.
In a mountain of data, 这些薄片代表有价值的信息片段，可以用来获得更深入的见解. 一组家庭温度读数似乎不是最有趣的大数据, 但里面的趋势可能会非常有用. 如果家里在一天中的某个时间容易过热, 跟踪这一趋势可以帮助房主更好地优化他们的供暖系统，节省能源费用.
在砂矿开采中，黄金聚集在松散的物质中，需要用水来提取，矿工们开始淘金以获得金薄片. 但是平移是一种简单的技术, 这不是从大型矿床中获取黄金的最佳方式(就像从堆积如山的大数据中获取正确信息一样)。. 这就是为什么效率更高的矿工转而使用水闸箱和筛选设备来更快地处理大量矿藏，以找到他们的宝藏.
计算机怎样才能成为一个熟练的矿工，高效地筛过这片大山呢, or big data, 去接触和识别那些金片? 需要快速的数据分析才能有效地提取出重要的信息. 从表面上看，云层中的温度读数列表几乎没有任何意义, 但是如果计算机系统可以扫描它, identify the trends therein, and churn out a solution, it’s found the gold. Eureka!
为了最好地处理这些快速数据, 计算机系统需要具有最小延迟的高效存储器. 只是让这些趋势隐藏在泥土中不会给任何人带来任何好处. Luckily, 在系统中，没有什么比超高速动态随机存取存储器(DRAM)更快地移动数据了。.
大数据助力快速数据
根据《沙巴体育安卓版下载》杂志2016年的一篇文章, 数据收集正在以令人难以置信的速度增长. 到2020年，每个网民将创造1.每秒7兆字节的新数据, 添加到那时已经存在的44泽字节的数据.
随着科技的发展，每天监测人体生命体征的能力越来越强——无论是通过小型可穿戴设备来检测心率和睡眠模式, 或者监测血糖水平和血压的医疗创新——医疗保健机构可以以一种革命性的方式协助预防医学. 随着物联网设备(无线连接到网络并可以传输数据的非标准计算设备)的普及，用于跟踪患者健康不同元素的工具也在不断增加, 每分钟都有更多的大数据产生.
当广告代理商决定在用户的社交媒体新闻提要中放置哪个赞助帖子时, 它必须筛选所有可用的数据，找到相关的部分，以便有效地与用户交谈. 如果他们做对了，这个选择对广告商来说就相当于纯金.
当人工智能(AI)程序查看个人资料时, 它将看到一些浏览数据——也许是亚马逊浏览历史记录的组合, YouTube subscription boxes, and Google searches galore. 快速数据可以快速地将这些信息串在一起, 在网上购物车中定位汽车商品, 记录了之前观看的“如何更换2012年福特探险者刹车片”YouTube视频, 并注册一致的DIY项目文章. 在这种情况下，该程序可以很容易地为当地汽车零部件商店制作广告. 随着人工智能变得越来越智能，数据变得越来越快, 数据将显示您已经购买了刹车片, 因此，广告可能会把重点放在完成你可能正在做的工作所需的扳手和千斤顶上.
“如果这个程序利用一个非常快的记忆系统来即时拦截和解释数据，并可以立即在网站上推送相关广告, 这可能会带来点击和销售,” Caward says.
为了能足够快地截获这些数据, 运行这些人工智能和机器学习程序的设备需要有足够高的带宽来接收存储在云中的所有大数据，以获取特定的社交媒体资料和浏览器历史记录, 辨别出重要的金片, 然后在处理单元附近进行分析. 越接近重要的信息, 我们通常称之为热数据,” Caward says, 能进入系统的处理单元吗, 用户看到的返回值越多. 这就是为什么美光大力投资创造更快、更高效的内存解决方案.
从硬盘驱动器到固态驱动器和加速
It’s not just the reliable DRAM 这加快了系统内数据的移动. 通过从传统硬盘(HDD)迁移到虚拟磁盘，系统可以获得宝贵的毫秒级速度 solid-state drive (SSD). 标准硬盘需要更多的技术动作来获取信息, 然后必须进行物理旋转才能读取数据, taking precious time.
“当你转向闪存(SSD)内存时, 你没有实际移动任何东西, 所以你可以更快地访问这些数据.Eric Caward，美光业务发展经理
According to Caward, 移动到闪存(SSD)内存时, “你没有移动任何东西, 所以你可以更快地访问这些数据.”
今天的处理器正在推动速度极限，将标准的3或4千兆赫的速度提升到4千兆赫.5 or even 5 gigahertz. 如果您“以纳秒的速度处理数据”, 如果你要等的不是微秒, but milliseconds, to get your data, 你的CPU在这段额外的时间里什么都不做,” according to Caward. 为了避免在得到结果之前浪费几秒钟的时间, 内存实际上越来越靠近处理单元，并以GDDR5的形式设计用于高性能计算, GDDR5X, and GDDR6 memory.
以便在低延迟和高带宽下尽可能快地移动这些数据, Caward explains, 内存“实际上是焊接在计算单元旁边的.”
将快速数据应用于当今的技术
有了更快的记忆解决方案，并且每天都在改进, 机器学习和人工智能有无穷无尽的应用, 包括卡沃德所说的这一代人的圣杯, the autonomous car. 这些车辆上的传感器不断监测输入——交通信号, their positional awareness, 靠近其他事物(汽车和人), 尤其是)，并分析在特定情况下应该采取什么行动.
“你只是把大量的信息, basically, a supercomputer in your car, 你在处理这些数据,” Caward says. “你正在提取无用的数据，使其更易于管理. 你会做一些内部处理. 你将通过各种网络连接到外面, potentially, the cloud, do even more processing, 然后做出相应的反应——这样你就能安全到达目的地.”
快速数据在医生办公室也能创造奇迹. 而不是发送CAT扫描到3,并让他们各自分析这些细胞, 单个CAT扫描可以提交给神经网络，该网络已经学会了如何通过分析多年的恶性和非恶性细胞来识别恶性细胞.
“这些检出率将会大大提高，”卡沃德说. “一旦它被输入电脑，你就有了快速的数据，它就可以自动运行.”
因为美光正在推进提高数据处理速度的沙巴体育结算平台, 它有助于扩展这些类型的应用程序. 处理器变得越来越快，并将继续计算越来越多的信息. 但是，如果一个26核的处理器只提供足够的数据来保持一个核心的占用, 其他的核都无关紧要. 大数据和快速数据可以提供很多东西，但前提是要充分发挥它们的潜力.
“You’ve got this piece, 这个处理逻辑的硅芯片, and it keeps things moving,” Caward says. “但它的移动速度如此之快，你必须尽可能快地向它传输数据. 否则，你就是在浪费它的潜力.”
通过使用美光DRAM和ssd将这些数据快速移动到CPU，这种潜力不会被浪费. 系统可以对海量数据进行分类，以揭示隐藏在其中的黄金数据, 为新的结论和见解让路.