GDDR内存越来越多地用于AI

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“G”代表“图形”,但推动GDDR内存技术需求的新用例与像素无关。

事实上,需要超快速记忆的人工智能(AI)和机器学习等应用已经减少了GDDR供应的玩家,因此技术制造商正在加大交付速度。 美光科技最近开始批量生产8-Gb GDDR6内存,当然,它主要针对图形市场以及汽车和网络领域。

GDDR内存的一些新兴用例仍然是图形驱动的。在不断发展的汽车内存市场中,它将支持越来越多的可视化仪表板和先进的驾驶员辅助系统(ADAS),这些系统必须立即响应驾驶员的行为,而自动驾驶汽车需要高性能内存来处理大量的实时数据。其他新兴应用包括增强现实(AR)和虚拟现实(VR)。 最后,视频总是需要强大的记忆,因此4K得到了更广泛的采用,并且紧随其后的是8K。

美光公司计算网络业务部门主管Andreas Schlapka表示,在过去三年中,传统的GDDR应用,如显卡和游戏机,已经加入到网络应用和自动驾驶中。在现代车辆中,高性能存储器必须处理传感器和摄像机产生的大量数据。 同样,先进的网络技术使用GDDR为网络接口卡(NIC)供电。 “五年前,数据中心的最大流量是进出流量。 在特定节点上完成了有关您的信息的事情,然后回到了终端。现在,数据中心内的节点从一个节点到另一个节点的流量要大得多,这就带来了吞吐量方面的巨大需求。

随着更多内存进入同一个封装,GDDR内存(包括Micron)一代代地不断改进,并且在使用更少功耗的同时运行速度更快。

谈到吞吐量,还有加密货币应用程序,Schlapka说,因为加密货币和加密挖掘已经变得更加主流。 有很多数据必须快速运行,内存必须跟上A6或GPU。 同样,高性能计算,特别是AI,也受益于GDDR的带宽,他说。 “如果你训练神经网络,你可以在理想情况下尽可能多地运行数据,固定到字节。 您需要将它们加载到内存中,然后快速计算它们。 GDDR成为一个大问题和一个非常好的解决方案。”

三星半导体公司的特殊DRAM营销经理Tien Shiah说,GDDR的每个引脚速度都在稳步发展,并且与GPU一起用于图形应用。“现在GPU正在寻找自己的方式,特别是高端的GPU,进入机器学习型应用程序,因为这些类型的AI算法非常适合GPU的并行架构。”但是,他说一些应用程序 需要更进一步优化并使用高带宽内存(HBM)。 三星在今年年初开始为高级图形系统生产16千兆位GDDR6。

原文链接:https://www.embedded.com/electronics-news/4460949/GDDR-memory-finds-growing-use-in-AI

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