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标签:HBM2E

HBM2E提高内存带宽的酒吧
通过Rambus11月- 10,2021 -评论:0

AI /毫升训练能力每年增长10倍的速度驾车快速改进的计算机硬件和软件方方面面。HBM2E内存的高带宽需求的理想解决方案AI /毫升培训,但需要额外的设计考虑2.5 d体系结构。设计师可以实现的全部好处HBM2E内存与silicon-proven内存年代……»阅读更多

HBM需要一个更大的角色
通过布莱恩•贝利2021年5月- 13 -评论:1

高带宽内存越来越快,出现更多的设计,但这堆DRAM技术可以发挥更大的作用作为一个网关chiplet-based soc和真正的3 d设计。HBM越来越被视为一种推动异构分布式处理到一个完全不同的水平。曾经被视为一种昂贵的技术,只能使用在高…»阅读更多

HBM2E AI /毫升训练提高了标准
通过弗兰克铁2021年3月- 11 -评论:0

最大的AI /毫升神经网络训练模型现在超过一个巨大的1000亿参数。的增长率在过去的十年里每年10倍的速度,我们前往兆参数模型在不久的将来。考虑到巨大的价值,它可以来源于AI /毫升(关键任务是五六世界上市值最高的公司),有…»阅读更多

把信封HBM2E记忆
通过约瑟夫·罗德里格斯12月- 10,2020 -评论:0

9月,Rambus宣布成绩达到4 gb每秒(Gbps)操作与我们HBM2E内存接口。这个里程碑是在硅,需要掌握大量的信号完整性和电源完整性(SI / PI)的挑战。4 Gbps马克代表上涨20%从之前的3.2 Gbps HBM2E的最大数据速率。到目前为止,该行业的日益加快……»阅读更多

缩放AI /毫升训练性能与HBM2E记忆
通过弗兰克铁8月- 13,2020 -评论:0

在我4月SemiEngi新利体育下载注册neering Power-High低性能的博客,我写道:“今天,AI /毫升训练神经网络模型可以超过100亿参数,很快它将超过1000亿。”“很快”没多久到达。在5月底,OpenAI 1750亿年发布了一个新的参数GPT-3语言模型。这代表着100 x跳过GPT-2 15亿大小的参数…»阅读更多

人工智能系统的内存访问
通过埃德·斯珀林- 7月27日,2020 -评论:0

内存访问是人工智能系统设计中一个重要的考虑因素。战略营销经理罗恩·洛曼IP Synopsys对此,谈到记忆如何影响整体功耗,为什么分区芯片和芯片外的关键性能和权力,以及这如何改变从云到边缘。»阅读更多

高速并行转换器在7/5nm
通过埃德·斯珀林- 02年6月,2020 -评论:0

Synopsys对此Manmeet生活,高级产品营销经理与半导体工程如何优化phy SoC集成在所有四个角落,以及移动大量数据的PPA影响,芯片。»阅读更多

确保HBM可靠性
通过埃德·斯珀林——5月27日,2020 -评论:0

GUC Igor Elkanovich,首席技术官,伊芙琳乡下人,proteanTecs首席技术官,与半导体工程谈论困难出现在先进的包装,什么是冗余的,什么不是当使用高带宽内存,以及连续在线监测如何识别潜在的问题之前发生。»阅读更多

2.5 d建筑回答人工智能训练的呼吁“所有的”
通过弗兰克铁- 09年4月,2020 -评论:0

AI /毫升与日俱增的影响影响每一个行业和触摸的每一个人的生活。在市场营销、医疗、零售、交通、制造业和更多,AI /毫升巨大变化的催化剂。这种快速推进有力地说明了AI /毫升训练能力的增长,自2012年以来每年都增长了10倍的x。今天,AI /毫升神经网络训练国防部……»阅读更多

人工智能需要定制DRAM的解决方案
通过Rambus- 08年4月,2020 -评论:0

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applicatio……»阅读更多

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