次世代AIチップが直面する物理的・構造的な限界と、それを打破する最新技術に迫ります。 NVIDIAの次世代AIチップ「Rubin Ultra」では、メモリ不足や製造上の課題から、オンパッケージメモリの容量が減少する可能性が浮上しています。この背景にあるDRAMの構造的な不足と、製造歩留まりを巡る技術的なトレードオフを解説します。 一方で、こうした限界を乗り越えるための革新的な試みも始まっています。Samsungが発表した、AIプロセッサの直上にメモリを垂直積層する新技術「zHBM」や、400層を超える最新NANDフラッシュ「V10 BV-NAND」の可能性。
さらに、AMDが買収したTaalasのように、AIモデルの重みをシリコンに直接焼き付けることで、メモリ依存をなくし驚異的な処理速度を実現するアプローチまで紹介。 これまでの汎用GPUによる性能向上から、供給網の制約を見据えたカスタムチップへの移行など、半導体業界の最前線で起きているダイナミックな変化をお届けします。
さらに、AMDが買収したTaalasのように、AIモデルの重みをシリコンに直接焼き付けることで、メモリ依存をなくし驚異的な処理速度を実現するアプローチまで紹介。 これまでの汎用GPUによる性能向上から、供給網の制約を見据えたカスタムチップへの移行など、半導体業界の最前線で起きているダイナミックな変化をお届けします。
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