HBM2E和GDDR6记忆是如何能够满足性能需求的AI /毫升。
在过去的30年里, DRAM不断适应每个新浪潮的需要的硬件生成电脑,游戏机,手机和云服务器。 每一代的硬件要求DRAM达到新标准带宽,延迟、权力或能力。展望未来,2020年代的十年人工智能/机器学习(AI /毫升)触摸每一个行业和应用空间。DRAM, AI /毫升代表最大挑战的要求“以上”。
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传感器技术仍在不断发展,和功能正在被讨论。
球继续减少,但是需要新的工具和技术。
问题包括设计、制造、包装、和可观察性都需要解决这种方法成为主流之前对于许多应用程序。
蚀刻工具变得更特定于应用程序的,每个新节点要求更高的选择性。
光子学、可持续发展和人工智能芯片吸引投资;157家公司筹集了超过24亿美元。
现有的工具可以用于RISC-V,但他们可能不是最有效或高效。还有什么需要?
行业取得了理解老龄化如何影响可靠性,但更多的变量很难修复。
Gate-all-around将取代finFET,但它会产生一系列的挑战和未知。
学术界、业界伙伴关系斜坡来诱使大学生硬件工程。
一个处理器的验证是更复杂的比同等规模的ASIC,和RISC-V处理器把这一层复杂性。
高速度和低热量使这个技术至关重要,但它是极其复杂和人才是很难找到和火车。
地图在interposer-based热量流动设计工作正在进行,但要做得多。
先进的设备、材料和包装技术所有导致权力问题。但是你需要关注每个晶体管和线吗?
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