自動運転は、自動車業界、そしておそらくはコンピューティング業界全体で最も速く進化している用途のひとつです。自動運転に求められるパフォーマンスの向上は本質的に指数関数的であり、システムの世代交代の度にさらに高度な処理能力が要求されます。
自動車が自動化されるためには、周囲を継続的に感知しなければなりません。自動車は、認知（情報の特定・分類）し、次いでそれに基づき車両の自動制御を介して作動する必要があります。
路上とその周辺に何があるかを感知するためには、自動運転車は、メガピクセルレベルのカメラ、レーダー、LIDAR、超音波センサーなどの幅広いセンサーを使わなければなりません。LIDARは、行き来している物体を感知することができますが、霧の中では動作せず、道路標識を読むことができません。レーダーは、様々な気象条件下で作動しますが、路上のがれきのような小さな物体を見つけられません。カメラは道路標識や信号を読むことができますが、暗所では効果がありません。これらすべてのセンサーがフュージョン処理に情報を送り、自動車はそれによって環境を認識することができます。
フュージョン処理には、高い計算能力とメモリ帯域幅が必要です。物体は、特定、ラベル付け、分類されなければなりません。例：これは歩行者です。これは横断歩道の標識です。これは車線マーカーなどです。物体を特定した後、自動運転車は周囲の環境の変化に応じてコースを調整する必要があります。
こうした次世代の自動運転テクノロジーによる機会を完全に実現するためには、前述のセンサーから送られてくるデータを自動車のリアルタイム操作システム内で毎秒約1GBで処理しなければなりません。今日の高級自動車は、それぞれが独自のマイクロ制御またはマイクロプロセッサーを備えた約100のエレクトロニックコントロールユニット（ECU）をすでに装備しています。そのシステム全体は、最大1億行のソフトウェアのコードで実行します。
現在の自動運転車がDRAMに必要としているのは60B／秒未満の帯域幅ですが、完全に自動化された自動車には200GB超のDRAM帯域幅が必要となるでしょう。2020年モデルの自動車を対象とするシステムは、現在、最大帯域幅速度4266Mb／秒の32のLPDRAM部品を用いて開発中です。2020年、さらには2023年モデルの開発中デザインでは、LPDDR4が活用されています。過去数十年間は約2年ごとにトランジスタの数が倍増し、ムーアの法則が充分に予測可能で線形の軌跡を保っていたものの、新しいシステムアーキテクチャや新しいメモリテクノロジーが必要となる可能性を持つメモリ帯域幅のギャップが拡大しています。マイクロンは、自動車のエコシステムにおけるパートナー各社と協働で、このギャップを埋めるソリューションを開発しています。
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