“一個沒有隔閡的世界”（A World without Barriers）——這是今年9月30日國際翻譯日的主題，也是我們長期對世界所寄予的美好憧憬。如今，人工智能等技術為人類的未來想象提供了有力支持，AI翻譯的興起使人們可以暢想一個語言無界、溝通無阻的世界。

作為生活中最為常見的溝通形式，語言的介質與載體并不限于聲音或文字，它同樣也以數據的形式存儲于計算機等硬件設施中，經歷復制、傳輸、翻譯等過程，完成傳播信息、溝通思想的使命。調查顯示，世界范圍內仍在使用的語言數量超過7,100種1。全球化時代下，語言的隔閡為人類造成諸多困擾，翻譯則成為連接起各個國家和民族的溝通橋梁。

現實與挑戰：

不斷上漲的翻譯需求

隨著全球聯系不斷增強，各國經濟、貿易、文化等領域的發展彼此影響、相輔相成。有效溝通、相互理解構成了各國合作的基礎，突破語言溝壑并達成準確共識成為了迫在眉睫的議題。研究表明，在跨文化交際中，外語仍是實現溝通互動的首要障礙，高于價值觀差異、刻板印象等其他文化因素2。全球語言市場也因此不斷擴大，預計今年可達577億美元3。

與此同時，在英語成為世界性語言并被廣泛學習、傳播與使用的今天，全球約四成語言正瀕臨消亡。保護語言的多樣性，亦是在保護全球文化多樣性。為了防止少數文化的流失，世界也需要聽到瀕危語種的聲音，而翻譯也因而成為走近這些文化的媒介。

目前，翻譯服務可大致分為人工翻譯與機器翻譯兩類。人工翻譯往往以“信、達、雅”為追求，保證了翻譯質量。然而，隨著全球溝通愈發密切，翻譯量成倍增長，僅靠人工翻譯已難以勝任。在龐大的翻譯數據量中還夾雜了諸多無意義的噪聲，人工處理需投入大量時間，相較于高昂的人力成本則顯得大材小用。此外，人為介入還難免會對翻譯內容產生主觀因素的影響。因此，機器翻譯自上世紀中后期開始出現，如今也已成為人們生活中的常用工具之一。

圖1：全球機器翻譯市場規模發展趨勢

回溯與展望：

機器翻譯的發展歷程

回顧機器翻譯的發展歷程，主要可分為三個階段：基于規則的機器翻譯（RBMT, Rule-based Machine Translation）、統計機器翻譯（SMT，Statistical Machine Translation）與神經機器翻譯（NMT，Neural Machine Translation）。

圖2：機器翻譯的發展歷程

神經機器翻譯采用一種端到端的編碼器-解碼器結構，無需應用預設的翻譯規則，亦不會割裂語句、孤立地進行翻譯，而是直接解碼源文本，整體性地考慮輸入和輸出的句子內容。以神經網絡數十年的發展為基礎，神經機器翻譯獲得了極快速的發展。

圖3：神經機器翻譯優化翻譯流程

2015年至2016年，百度與谷歌先后發布自主開發的互聯網神經機器翻譯系統，使用當時最為先進的訓練技術，引領機器翻譯進入神經網絡翻譯時代。其后，各大互聯網及信息企業皆加入神經機器翻譯的發展軌道，并與企業理念或產品服務進行深度結合。

Meta公司推出的“無語言遺漏計劃”（No Language Left Behind）以幫助全球數十億人就其所使用的200多種語言進行高質量翻譯為目標，于今年7月宣布構建并開源無語言遺漏人工智能模型。該模型包括超過500億參數，借助AI超級計算機加以訓練，預計每天可以進行超過250億次翻譯4。英偉達（NVIDIA）推出的Maxine軟件開發套件則以提供更為良好的實時通訊體驗為宗旨，通過AI驅動的軟件開發工具包（SDK，Software Development Kit）提供高質量的實時翻譯功能，并可通過圖像處理完成視線矯正，保證眼神溝通5。

技術與未來：

存儲技術升級促進語言共生共榮

機器翻譯的不斷進化無疑為計算機技術的發展提出了更高的要求與更為強大的動能。自統計機器翻譯提出以來，文本語料庫的建立與不斷擴容成為數據存儲的又一挑戰。

通信技術的發展令人類日常溝通產出所代表的數據量達到了難以估計的規模：IBM的統計數據表明，全球范圍內每天有2.5百億億字節的數據產生6，隨著人類社會的進步及技術應用的多樣化與復雜化，這一數字無疑會繼續膨脹。若要真正實現全球文化的良好溝通與共生共榮，信息技術應為跨語言的文化內容傳播提供及時而有力的支持，數據傳輸速度、芯片數據讀取速度等性能則成為關鍵性的硬件指標。??

圖4：SK海力士全球首發

238層 512Gb TLC 4D NAND閃存

在人工智能、大數據等技術的發展下，若要最大限度地發揮海量數據規模語料庫的作用，使機器翻譯更有效地服務語言市場，快速的數據訪問成為首要技術需求。閃存技術的發展即為此做出了巨大貢獻。今年8月，SK海力士宣布成功研發全球首款業界最高層數238層的512Gb TLC 4D NAND閃存，并將于明年上半年投入量產。這款NAND閃存的數據傳輸速度達到2.4Gbps，相比前一代產品提高了50%。它還采用了4D架構，具有單元面積更小，生產效率更高的優點。此產品未來將使用范圍逐漸擴展至高容量的服務器SSD，可望有助于運作海量的語料庫。

與此同時，神經機器翻譯的實現離不開深度學習的運用。作為高度復雜的機器學習算法，深度學習以賦能機器、使其像人一樣具有分析學習能力為目標。它將待學習的數據放在算力設備上運行，經過神經網絡億萬次的計算和調整，最終得到最優解。

為了不斷優化其學習成果，令翻譯產出更加貼合語境，研究人員需要增加語言模型在每個語對分區的訓練數據量。語言模型、學習算法的復雜程度以及誤差容限范圍等要素又進一步決定了深度學習所需的數據總量7。數據的數量與質量最終則會影響其在算法模型上的應用效果，對神經機器翻譯的輸出質量而言至關重要。

圖5&圖6（滑動查看更多圖片）：

SK海力士DDR5 DRAM CXLTM存儲器與HBM3 DRAM

因此，神經機器翻譯需要大規模浮點運算的支持，以提升模型的推斷速度等指標。計算機算力的提升成為神經機器翻譯的必要技術支撐8。應對這一市場需求，SK海力士近期開發的HBM3 DRAM及首款CXL存儲器就以技術創新與產品突破為人工智能及深度學習提供了更多優勢與可能性。最新研發的DDR5 DRAM CXLTM存儲器基于DDR5 DRAM，以其擴展性見長，可以彌補服務器市場中存儲器容量和性能的局限性，靈活擴展內存。其總線帶寬達360-480GB/s，總容量達1.15TB，在各大高性能計算領域備受矚目。此外，HBM3目前已投入量產，它采用16通道架構，運行速度為6.4Gbps，帶寬可達819GB/s，能顯著增強加速計算的性能。通過算力的升級，更多的語言將被轉化為數據，實現更為準確的語言轉換與意義轉達，為創造一個語言無界、溝通無阻的未來提供技術支持與實力支撐。

隨著科學技術持續突破難關，人類對未來的想象也不斷打破原有框架與局限，曾經的“不可能”已轉變為現實。全球化串聯起世界各國及各類群體，人類社會的發展不再因地域或語言的隔閡而各自孤立，每一次的技術創造都可面向整個世界，以人類福祉為最終目的。

在直面挑戰、不斷創新、力求產品與技術煥新的道路上，SK海力士始終關切全球社會的發展，以自身技術優勢助力一個更美好的世界。在宏大的世界敘事下，藏于計算機硬件之內的半導體或許顯得微小。但正是這微小的半導體，推動并創造著未來社會的無限可能。