• 三星或与SK海力士联手,共同打造设备端AI标准化LPDDR6-PIM

    吕嘉俭 发布于2024-12-02 15:57 / 关键字: 三星, Samsung, HBM-PIM, SK海力士, SK hynix

    当三星和SK海力士一起出现时,大多数时候大家首先想到的是两者在存储器市场上的竞争,特别是过去两年里HBM产品战况十分激烈。不过当有共同目标时,两者也可能选择合作,以争取更大的利益。

    据Business Korea报道,设备上AI技术的日益普及正在推动PIM内存的商业化,三星与SK海力士打算结成同盟,共同打造设备端AI标准化LPDDR6-PIM,正在制定标准化时间表,并准备向JEDEC固态存储协会提交相关注册标准化文件。相比于ChatGPT等基于云端的AI服务,设备端AI直接在智能手机等设备中执行计算会更具有优势。

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  • 三星再次将注意力转向PIM技术,希望能在下一代AI应用中取代传统HBM

    吕嘉俭 发布于2024-11-07 09:24 / 关键字: 三星, HBM-PIM, Samsung

    三星在2021年推出了集成AI处理器的HBM2内存,名为“HBM-PIM (processing-in-memory) ”,最高可提供1.2 TFLOPS嵌入式计算能力,使内存芯片本身可以执行CPU、GPU、ASIC或FPGA的操作。三星在每个内存模块内注入了一个AI处理器,从而将处理操作转移到HBM本身,减轻了内存与一般处理器之间转移数据的负担。

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  • ChatGPT拯救DRAM市场?三星和SK海力士的HBM订单增加、价格飙升

    吕嘉俭 发布于2023-02-15 10:48 / 关键字: SK海力士, SK hynix, HBM, 三星, HBM3, HBM-PIM

    近期由于半导体实况低迷,DRAM价格一路走低,像三星和SK海力士这样的内存芯片大厂苦不堪言,后者2022年第四季度的财务报表显示,甚至时隔十年再次出现单个季度亏损。

    不过最近ChatGPT在全球范围内掀起了一股热潮,这款人工智能工具在推出后,受到了不少人的关注。英伟达创始人兼CEO黄仁勋先生在近期的演讲中表示,ChatGPT是人工智能领域的iPhone时刻,也是计算领域有史以来最伟大的技术之一。

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  • 三星打造全球首个基于PIM的GPU计算系统,使用96张经改造的Instinct MI100

    吕嘉俭 发布于2022-12-15 11:15 / 关键字: 三星, HBM-PIM, AMD

    去年三星宣布推出新款HBM2内存,其中集成了AI处理器,最高可提供1.2 TFLOPS嵌入式计算能力,使内存芯片本身可以执行CPU、GPU、ASIC或FPGA的操作。新的HBM-PIM (processing-in-memory) 芯片在每个内存模块内注入了一个AI处理器,从而将处理操作转移到HBM本身,从而减轻了内存与一般处理器之间转移数据的负担。

    据Business Korea报道,三星对AMD基于CDNA架构的Instinct MI100计算卡进行改造,加入了HBM-PIM芯片,然后使用96张经过改造的Instinct MI100计算卡构建了一个大型计算系统。相比于未改造前的系统,新系统在使用训练语言模型算法T5时性能提高了2.5倍,功耗降低至原来的2.67分之一,大大提高了GPU运行AI算法的效率。

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  • 三星下一代DDR5和HBM3内存会集成AI引擎,PIM技术将进一步扩展

    吕嘉俭 发布于2021-08-25 15:38 / 关键字: 三星, HBM2, HBM3, HBM-PIM

    在今年二月初,我们报道了三星新的HBM2内存将集成AI引擎,HBM-PIM(Aquabolt-XL)芯片最高可提供1.2 TFLOPS嵌入式计算能力,使内存芯片本身可以执行CPU、GPU、ASIC或FPGA的操作。近日,三星在Hot Chips 33上介绍了未来更为庞大的开发计划,会将PIM (processing-in-memory) 技术扩展到DDR4、DDR5、LPDDR5X、GDDR6和HBM3内存上。

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  • 三星推出“会思考”的HBM2内存,具备1.2 TFLOPS嵌入式计算能力

    吕嘉俭 发布于2021-02-17 15:18 / 关键字: HBM2, 三星, HBM-PIM

    三星宣布推出新款HBM2内存,其中集成了AI处理器,最高可提供1.2 TFLOPS嵌入式计算能力,使内存芯片本身可以执行CPU、GPU、ASIC或FPGA的操作。

    TomsHardware报道,新的HBM-PIM (processing-in-memory) 芯片在每个内存模块内注入了一个AI处理器,从而将处理操作转移到HBM本身。这种新型内存的设计是为了减轻内存与一般处理器之间转移数据的负担,因为实际应用中,这种负担无论在功耗还是时间上,往往比真正的计算操作消耗更大。

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