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美光領導層如何看待 AI 的未來
美光高階主管分享了他們對資料、記憶體和儲存裝置如何驅動 AI、提升規模和速度以加速人類潛能的看法。
- AI 植根於資料
- Sanjay 引言
- AI 資料業務
- AI 資料基礎
- 從雲端到邊緣的 AI 資料
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- Sanjay 引言
- AI 資料業務
- AI 資料基礎
- 從雲端到邊緣的 AI 資料
AI 不曾停歇，美光亦然。
瞭解為什麼美光業界領先的 AI 記憶體和儲存裝置解決方案是 AI 基礎設施的基礎。
從雲端到邊緣
資料在哪裡，AI 就在哪裡。從雲端到邊緣裝置，探索美光如何為這些不斷增長的領域提供人工智慧解決方案。
向專家學習
AI 變化迅速。瀏覽美光詞彙表，瞭解 AI 術語。
常見問答
進階 AI 技術解決方案需要能夠支援您完整資料管道的人工智慧產品。
美光領先的設計和製造能力打造了廣泛的記憶體和儲存裝置解決方案產品組合，使其成為資料中心的核心，為您的 AI 解決方案提供所需的堅實基礎。
- 高頻寬記憶體 (HBM)：HBM3E 和 HBM4 等產品專為 AI 加速器而設計，提供訓練和執行大規模 AI 模型所需的超高頻寬和緊密耦合的記憶體存取。HBM 支援資料密集型工作負載，例如模型訓練和高輸送量推理，在這些工作負載中，最大限度地提高平行運算效能至關重要。閱讀 HBM4 新聞稿。
- DRAM：美光提供高容量、低功耗的 DRAM 模組和 DRAM 元件，作為 AI 系統的工作記憶體，支援資料中心、AIPC、行動裝置和汽車系統中的活躍資料活動數據資料、模型參數和執行時操作，在這些應用中，速度、效率和回應能力至關重要。
- 固態硬碟 (SSD)：高效能資料中心 SSD（如 Micron 9650 NVMe SSD 和 6600 ION NVME SSD）用於資料密集型 AI 工作負載，加速大型資料集的攝取和處理，並防止昂貴的 GPU 閒置。
記憶體和儲存裝置是 AI 基礎設施的基礎，因為其構成了 AI 工作負載執行的工作空間 - 決定了系統在訓練和推理工作流程中移動、處理和保留資料的速度、效率和成本效益。
DRAM 和 HBM 等記憶體可將活躍的 AI 模型、參數和資料集儲存裝置在靠近處理器和加速器的位置。隨著 AI 模型規模和複雜性的增長，高容量、高頻寬記憶體對於減少資料瓶頸、提高圖形處理器 (GPU) 和 AI 加速器的利用率以及實現更快的模型訓練和即時推理至關重要。
儲存裝置，（包括基於 NAND 的 SSD）支援 AI 所需的大量資料，從原始訓練資料到檢查點和訓練好的模型。高性能、低延遲儲存裝置能夠實現更快的資料攝取、快速存取大型資料集以及跨資料中心和邊緣環境的高效擴充。
記憶體和儲存裝置一起：
- 透過充分減少資料傳輸延遲，加快 AI 訓練和推理速度
- 支援更大、更複雜、容量和頻寬更高的型號
- 透過最佳化資料流來提高能源效率並降低總體擁有成本
- 可擴充至雲端、企業級、汽車和邊緣 AI 部署
隨著 AI 的不斷發展，運算、記憶體和儲存裝置方面的均衡創新至關重要。記憶體和儲存裝置技術的進步有助於確保 AI 基礎設施能夠擴充效能、效率和可靠性，以滿足下一代 AI 工作負載的需求。
美光科技透過加強現代 AI 基礎設施的記憶體和儲存裝置基礎來加速 AI 的發展。從高頻寬記憶體 (HBM) 和靠近加速器的 AI 記憶體，到支援資料攝取、檢查點和推理的 AI 儲存裝置和 AI 固態硬碟，美光科技助力資料在 AI 流程中高效流動。
透過專注於每瓦效能、頻寬和可擴充性，美光科技使 AI 解決方案能夠在資料中心和邊緣環境中可持續地擴充，更快、更高效地將資料轉化為智慧。
