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标签:高带宽内存×
6月23日
11:30
11:30IT之家(博客/媒体)
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JEDEC 正式批准 SPHBM4 标准(编号 JESD330-4),由 DRAM 委员会 JC-42.2 推动。SPHBM4 将信号引脚数从 HBM4 的约 2000 个降至约 400 个,每引脚速率从约 11 Gbps 提升至约 44 Gbps,总带宽保持约 2.8 TBps。该标准采用标准封装与基板,降低对中介层、先进基板等昂贵先进封装的依赖,旨在降低 AI 加速器、GPU 和 HPC 芯片的制造难度与成本。
行业SPHBM4JEDECHBM4高带宽内存AI加速器

推荐理由:JEDEC 刚批了 SPHBM4 内存标准,引脚数砍到 HBM4 的五分之一,速率飙到 44 Gbps,AI 芯片封装门槛大降。
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6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月14日
20:25
20:25IT之家(博客/媒体)
73°
据韩媒inews24消息,SK海力士正筹备向主要客户送样第七代HBM4E,首批样品最快本月出货,最迟下月。HBM4E计划明年量产,今年下半年需完成客户测试验证。SK海力士的HBM4E预计用于英伟达下一代AI加速器Rubin Ultra,后者计划明年发布。三星已于5月29日率先向英伟达等客户交付业界首批12层HBM4E样品。
行业SK海力士HBM4E三星英伟达高带宽内存

推荐理由:SK海力士HBM4E样品即将出货
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6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
15:23
AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月29日
08:48
08:48IT之家(博客/媒体)
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三星电子宣布向全球主要客户交付业界首批 12 层 HBM4E 样品,这是高带宽内存领域的重要进展。HBM4E 提供 14Gbps 引脚速度并可扩展至 16Gbps,带宽达 3.6 TB/s,相比 HBM4 提升 20%。它结合 1c nm DRAM 和 4nm 逻辑裸晶,能效提升 16%,热阻改进 14%。单堆栈容量 48GB,未来还将推出 8Hi 32GB 和 16Hi 64GB 版本。三星计划根据客户进度开始批量生产,这将加速 LLM 和下一代 AI 系统的性能提升。
行业三星HBM4E高带宽内存AI 算力LLM

推荐理由:HBM4E 是 AI 算力的关键瓶颈突破,做大规模模型训练和推理的团队值得关注——带宽提升 20% 直接缩短训练时间,能效改进还能降低数据中心成本。
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5月28日
10:37
10:37@hebbia@hebbia
美光科技因AI对高带宽内存(HBM)的强劲需求,营收增长迅猛,市值首次突破1万亿美元。这一里程碑凸显了AI硬件供应链中存储芯片的关键地位。HBM是训练大型AI模型的核心组件,美光的增长反映了整个AI基础设施投资的火热。投资者和行业观察者应关注这一趋势对芯片市场的长期影响。
行业美光高带宽内存AI硬件市值存储芯片

推荐理由:美光市值破万亿是AI硬件需求爆发的直接信号,做半导体投资或关注AI基础设施的团队值得关注这一里程碑事件。
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5月26日
08:23
08:23IT之家(博客/媒体)
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SK海力士于5月26日推出名为iHBM的控温散热存储技术,通过在高带宽内存(HBM)封装内直接集成一体化冷却元件ICE,解决AI算力需求带来的发热瓶颈。该技术利用绝缘高导热硅基材料,在发热最集中的D2D PHY区域嵌入ICE,构建专用散热通道,使热阻降低30%以上。iHBM采用成熟的MR-MUF封装工艺,可实现规模化量产,且与现有系统级封装环境兼容,客户无需大幅改动设计。SK海力士计划将该技术应用于HBM5等下一代产品,满足高性能计算和AI数据中心的需求。
AI产品SK海力士iHBM散热技术高带宽内存AI数据中心

推荐理由:AI算力需求推高HBM发热,SK海力士的iHBM技术直接嵌入冷却元件解决散热瓶颈,做高性能计算和数据中心的团队可以关注,无需改设计就能用上。
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