Bitget App
Cмартторгівля для кожного
Купити криптуРинкиТоргуватиФ'ючерсиEarnAIЦентрБільше
Штучний інтелект із можливістю постійного навчання продовжує розширювати ринок напівпровідників для зберігання даних

Штучний інтелект із можливістю постійного навчання продовжує розширювати ринок напівпровідників для зберігання даних

404k404k2026/09/19 13:18
Переглянути оригінал
Попри появу думки про уповільнення AI, безперервне навчання AI продовжує розширювати ринок напівпровідникової пам'яті1/ Незважаючи на нещодавні заклики щодо необхідності уповільнення розвитку AI, технології безперервного навчання, які дозволяють штучному інтелекту постійно засвоювати нову інформацію, стають новим рушієм зростання ринку напівпровідникової пам'яті.2/ Глобальний інвестиційний банк Citi прогнозує, що наступного року світовий попит на HBM у бітів зросте на 62% у порівнянні з цим роком і досягне 75,2 мільярдів Gb.3/ Citi визначає безперервне навчання одним із головних чинників вибухового зростання попиту на HBM і аналізує, що зі зростанням кількості тренувань і інферування синхронно збільшиться попит не лише на HBM, а й на серверну DRAM та корпоративні SSD.4/ На даний момент більшість генеративних AI використовують метод попереднього навчання й лише після цього відповідають на запитання; нова інформація не автоматично включається до довгострокових знань, що призводить до проблем з ефективністю.5/ У безперервному навчанні межа між тренуванням і інферуванням стає розмитою: мета полягає у тому, щоб AI міг навчатися новим даним і досвіду навіть у процесі надання послуг, поєднуючи це з наявними знаннями.6/ Під час постійного вивчення нової інформації необхідний доступ до величезної кількості вже наявних даних, що вимагає збільшення об’ємів пам’яті, і тому, окрім HBM, важливо також використовувати серверну DRAM і eSSD на основі NAND.7/ Оскільки навчання відбувається й під час інферування, лише збільшення пропускної здатності не вирішує вузьких місць, тому може зрости попит на такі технології, як PIM, які дозволяють виконувати обчислення поряд із пам’яттю.8/ Samsung Electronics запропонувала інтегрувати HBM безпосередньо на AI-акселераторі через zHBM, а SK hynix представила архітектури PIM, SALT-KV і HBF, намагаючись подолати обмеження традиційної моделі GPU-HBM.
0
0

Відмова від відповідальності: зміст цієї статті відображає виключно думку автора і не представляє платформу в будь-якій якості. Ця стаття не повинна бути орієнтиром під час прийняття інвестиційних рішень.

PoolX: Заробляйте за стейкінг
До понад 10% APR. Що більше монет у стейкінгу, то більший ваш заробіток.
Надіслати токени у стейкінг!