结合实时交互性和AI /毫升推论超低延迟应用云游戏等。
快速增长的数据流量,这是不足为奇的超大型数据中心快速发展。根据分析师的协同作用研究小组,今年7月有541全球超大型数据中心。自2015年以来,代表数量增加了一倍。更令人吃惊的是,有一个额外的176,所以超大型数据中心的高速增长依然有增无减。
原始数据流量之外的一些因素是推动经济增长的核心网络。工作负载AI /毫升培训绝对是贪婪的对数据和带宽的需求。AI /毫升培训每年增长10倍,而最大的培训模式在100亿年超过2019参数和吹过1000亿大关。此外,有持续的大趋势的业务应用程序从内部企业数据中心的云。
就很难追踪,因为大量的应用和实现,虽然行动在网络核心是白色的热,甚至可以说是有更多的在边缘。IDC预测,到2023年,网络将代表60%的边缘部署云基础设施。当应用程序有很多,基本都是一个重要的因素:“延迟”。
反思我们从娱乐盘转换为速度流的世界,这绝对是惊人的,我们现在经常流4 k的电视和电影对我们的显示大小。但技术成就孩子们的游戏相比,使大规模云(流)游戏工作。在线游戏的需求,当一个球员之间的延迟输入一个动作和当他们屏幕上显示(“finger-to-photon”时间)是听不清。
游戏公司推出云服务的机会利用全世界近十亿人玩网络游戏。但与传统的网络游戏,雇佣当地的硬件来运行游戏时交换相对较轻的一批数据与游戏服务器,与流媒体在云中运行的一切。客户端可以是任何显示网络连接和一个输入设备。
使它工作,游戏服务提供商在企业级服务器上运行游戏高端显卡,运行在更高的帧率(玩家提供60 fps),使用高效的视频编码器,你猜对了,使用AI /毫升推论。具体来说,AI /毫升分析网络路径从云到球员,在实时,然后调整所需的网络维护的服务质量。
流游戏只是许多应用程序之一,将实时交互性(需要超低延迟)和AI /毫升推论。事实上,AI /毫升推论将越来越无处不在的跨产业和应用程序。计算能力的影响更靠近用户,这种燃料的增长优势作为IDC预测的基础设施。
当然,推论的进化模型运行在边缘平行AI /毫升训练的快速增长,要求日益强大的处理和更多的内存带宽和容量。但是考虑到广泛的宽度边缘部署,解决方案必须满足所需的性能要求而这样做在一个经济的价格点。GDDR6内存适合该法案。
GDDR6内存提供超过2.5 x /设备带宽LPDDR5最快的或DDR4记忆。Rambus,我们证明了在硅GDDR6操作18 Gbps数据率转换带宽72 GB / s / DRAM在32位宽界面。基于制造业基地提供每季度对数以百万计的图形卡的记忆,和使用经过时间考验的生产方法,GDDR6提供最佳性能在一个竞争非常激烈的价格点。
解锁GDDR6内存的性能的关键是掌握信号和电源完整性(SI / PI)操作在非常高的数据速率的挑战。Rambus帮助SoC设计师应对这一挑战。拥有超过30年的领导在高速信号,我们随便写了本关于高速SI / PI设计的最佳实践。
Rambus GDDR6接口解决方案受益于这种广泛的设计历史。进一步,我们的解决方案是silicon-proven,由一个集成和验证PHY和数字控制器。我们回到了PCB和包装设计的支持以及参考设计帮助客户实现soc和加速投放市场的时间。
人工智能的快速进步/ ML,生活在边缘是非常有趣的。计算能力和内存带宽的需求快速上升。GDDR6记忆,你会得到一个解决方案,提供突破性的性能在合适的价格下一波的边缘AI /毫升推断法设计。
额外的资源:
白皮书:从数据中心到末端设备:AI /毫升与GDDR6推论
白皮书:AI HBM2E GDDR6:内存解决方案
研讨会:GDDR6 AI和HBM2E内存解决方案
网站:Rambus GDDR6 PHY和Rambus GDDR6控制器
产品简介:GDDR6 PHY和GDDR6控制器
解决方案介绍:Rambus GDDR6接口
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