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近日,美光团队在 NVIDIA GTC 大会上展示了业界前沿的 AI 内存和存储产品组合。这些产品引起了参展商和与会者的极大兴趣和广泛关注,本博客介绍了其中的一些细节。美光内存正在推动和引领面向未来的 AI 技术,我们来一起了解下吧。
助力未来 AI 技术更强大、更智能
人类正在进入一个新的时代:虚拟世界和真实世界的边界日趋模糊,且深度交织。未来,推动世界向前发展的不仅包括当下热门的 CPU 和 GPU 算力,还包括默默无闻的幕后英雄:内存和存储芯片。这些器件相互配合,共同加速人工智能 (AI) 的发展,使 AI 融入人们日常生活的方方面面。其中内存更是 AI 加速的关键,不仅能够帮助 AI 从海量数据集中学习,还将使未来人类与技术的交互更加直观、顺畅,显著提高 AI 的智能。
全球各经济体正在竞相追逐技术创新以及新技术的应用。以美光为例,从业界前沿的 232 层 NAND 技术和 1ß (1-beta) DRAM 创新,到 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 中部署的美光 HBM3E 内存,我们见证了技术进步如何助推半导体制造和先进封装领域取得诸多成就,并推动 AI 迈向超级互联的未来。美光 AI 产品组合中的每一次创新和突破,都让我们向着更加智能的 AI 时代迈进了一步,这标志着内存将成为未来 AI 革命的基石。
未来的 AI 不仅能够模仿现实,还能进一步增强现实,内存和半导体则是这一过程的硬件基础。这是一段创新之旅,过往经验证明,要想突破现有 AI 的局限,硬件技术发展必不可少。了解硬件的关键作用,有助于我们进一步推动技术发展,为未来创造更多的可能性。
我之所以写这篇博客,是因为我曾有幸领导美光的企业营销团队,在 20 个月内推出了一些突破性产品,大幅加速了 AI 的发展。我们与产品负责人、销售人员、工程师和业务经理携手合作,一直位于产品开发的最前沿,直至推出这些创新产品,并围绕这些产品展开了讨论。这段经历让我深刻理解了如何营销业界前沿的产品,以及美光的技术如何塑造 AI 的未来。
AI 层次结构:架构智能
信息图表:AI 内存和存储技术层次结构
在 AI 相关硬件中,内存和存储层次结构并非仅是 GPU 和 CPU 的补充,更是决定 AI 能力和潜力的关键。近内存位于顶部,包括美光的高带宽内存 (HBM) 解决方案 HBM3E 等技术。该层用于直接高速处理与 CPU 或 GPU 相邻的数据,可大幅减少延迟并增加带宽。借助近内存硬件,AI 能够以前所未有的效率执行复杂的计算并处理大量数据,对于实时分析和决策应用至关重要。
近内存层下方是主内存层,主要包括美光单颗粒大容量 DDR5 DIMM 等产品。这一层是 AI 计算的主力,除了出众的速度之外,还需要有管理大量数据的能力,以供 AI 算法分析使用。美光的高速度、低功耗 DDR5 为 AI 系统的运行提供了强大的平台,支持快速执行 AI 模型和模拟。
扩展内存层包括各种可扩展系统内存容量的解决方案,例如美光的 CZ120,采用 Compute Express Link™ (CXL™) 技术,可提供远超传统内存的容量。这一层满足了 AI 应用不断增长的内存需求,能够训练和执行规模更大、复杂度更高的 AI 模型。扩展内存是一项关键创新,克服了传统内存架构的物理限制,使 AI 系统能够在不降低性能的前提下扩大处理能力。
扩展内存层下方是 SSD 数据缓存层,这是一种重要的中间存储解决方案,旨在让应用快速访问常用数据。数据缓存层能够加速数据检索过程,确保 AI 应用不会因数据访问时间过长而卡顿。美光的旗舰 SSD(如 9000 和 7000 系列)可用于数据缓存层,其快速存储能力可大幅缩短 AI 应用的响应时间,提高效率。
金字塔的底部是数据湖,也称为基础数据存储层。数据湖中包含多个巨大的原始数据池,可为 AI 算法提供训练和分析所用的数据。高效存储和管理这些数据的能力,对于 AI 发展举足轻重。美光 6000 SSD 系列等先进存储解决方案可用于该层,以应对 AI 生态系统中呈指数级增长的数据。在这种 AI 驱动的应用场景中,传统的机械硬盘 (HDD) 早已过时。
这些层紧密结合,共同构成了支持 AI 革命的底层结构,彰显出内存和存储技术在充分实现 AI 潜力方面不可或缺的作用。美光的行业前沿创新覆盖了这一层次结构中的每一层,让我们能够了解每一层在推动 AI 发展方面的独特作用。这些创新产品互相配合,让 AI 更加智能,更深入地融入人类的数字生活。
内存对于 AI 加速至关重要:美光对创新以及未来的愿景
信息图表:美光 AI 内存和存储产品组合(HBM3E、GDDR6X)。CXL、大容量 DIMM、DDR5、LPCAMM2、UFS 4.0 和数据中心 SSD。
本文作者
Rahul Sandil
Vice President of Corporate Marketing
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