Tag Archives: CXL

讓共用記憶體儲存池逐步成為現實的 CXL 詳解

作者 |發布日期 2023 年 10 月 05 日 8:00 | 分類 GPU , 會員專區 , 焦點新聞評析

去年底 AMD 傲然發表第四代 EPYC 處理器 Genoa,將 x86 伺服器處理器核心數推到 96 個。今年第一季,經過漫長期盼,英特爾終於推出第四代 Xeon-SP Sapphire Rapids。由於兩大巨頭都支援 CXL(Compute Express Link)1.1 版,使「CXL」術語曝光度逐漸攀升。 繼續閱讀..

花旗證券首評南亞科,看好車用與 CXL 驅動成長喊買進

作者 |發布日期 2023 年 05 月 17 日 8:48 | 分類 半導體 , 晶片 , 記憶體

記憶體的底部到了嗎?花旗證券在其最新報告中首度給予南亞科評等,看好南亞科受惠於 CXL (Compute Express Link)與車用市場為非先進製程 DRAM 帶來的結構性需求成長,以及國際大廠大砍產能帶動的記憶體市場復甦,給予南亞科買進評等,喊出 90 元目標價。 繼續閱讀..

從人工智慧的大型語言模型,回顧記憶體匱乏症與可能解藥

作者 |發布日期 2023 年 05 月 10 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 半導體 , 會員專區

人工智慧訓練的浮點運算量(Flops)每年都大幅增長,自然語言處理(NLP)、機器視覺(CV)和語音識別學習過去十年,以 2 年 15 倍速度攀升。自從 Google 在 2017 年推出 Transformer 模型,更激增到「2 年 750 倍」。但瓶頸並非運算能力,而是記憶體的「容量」(Capacity)、「頻寬」(Bandwitdh)與「延遲」(Latency),無論晶片內、晶片之間還是人工智慧加速器間通訊。 繼續閱讀..

AMD 宣布 5 年內導入 CXL 技術至消費等級處理器市場

作者 |發布日期 2022 年 10 月 27 日 14:15 | 分類 IC 設計 , 半導體 , 晶片

外電報導,處理器大廠 AMD 網路研討會出人意料透露新計畫,3~5 年內將 Compute EXpress Link(CXL)技術導入消費市場等級 CPU,代表將非消逝型記憶體技術帶入記憶體匯流排,提高性能。利用 CXL 記憶體模組和系統記憶體共用大型記憶體共享池概念,可獲更高性能、更低延遲、記憶體擴展功能。

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因應新世代運算的 DRAM 新規 HBM 與 CXL 是什麼?

作者 |發布日期 2022 年 10 月 20 日 7:30 | 分類 半導體 , 晶片 , 會員專區

由於人工智慧(AI)及高效能運算(HPC)發展,伴隨著更為仰賴機器學習(Machine Learning)及推論(Inference)的需求,龐大的資料處理量受硬體效能侷限,於效能、容量、延遲度及成本間的取捨下,進而刺激 HBM 及 CXL 的出現,試圖解決日益加劇的難題。

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記憶體廠聚焦 CXL 記憶體擴充器產品,突破 AI / ML 伺服器 DRAM 硬體限制

作者 |發布日期 2022 年 10 月 11 日 15:01 | 分類 IC 設計 , 半導體 , 記憶體

TrendForce 最新伺服器報告指出,CXL(Compute Express Link)原希望整合各 xPU 性能, 最佳化 AI 與 HPC 硬體成本,突破硬體限制。CXL 支援仍以 CPU 為源頭發想,但可支援 CXL 功能的伺服器 CPU 英特爾 Sapphire Rapids 與 AMD Genoa 現階段僅支援至 CXL 1.1 規格,可先做到的產品是 CXL 記憶體擴充(CXL Memory Expander)。TrendForce 認為,各種 CXL 相關產品 CXL 記憶體擴充將成為前驅產品,產品也與 DRAM 最相關。 繼續閱讀..

數據無所不在!美光賦予邊緣與資料中心新動能

作者 |發布日期 2022 年 06 月 22 日 14:00 | 分類 晶片 , 記憶體 , 零組件

在全球經濟數位化、超級連結(HyperConnectivity)與 AI 人工智慧等三大數據驅動力的帶動下,我們正全面進入「數據無所不在」的數位新宇宙之中。在人們可以隨時隨地產生、收集並使用數據之後,如何創造價值便成為全球科技領導業者一致努力達成的使命與目標。在此過程中,美光(Micron)扮演了積極推動者的角色,希望透過最新記憶體與儲存技術來善用豐富數據、激發運算新可能性,進而創造極致數位體驗與突破性的生產力。 繼續閱讀..

AI 發展驅動高效能運算需求提升,仰賴 HBM 與 CXL 優化硬體效能

作者 |發布日期 2021 年 11 月 15 日 14:10 | 分類 AI 人工智慧 , 記憶體 , 零組件

根據 TrendForce 最新發表的伺服器報告指出,近幾年受到新興應用的激勵,加速了人工智慧及高效能運算的發展,且伴隨著仰賴機器學習及推論的需求提升,建構出的模型複雜度隨著需求的精細程度有所增加,因此在計算時需處理的資料量隨之增大。在此情境下,龐大的資料處理量受硬體效能侷限, 導致使用者在設備的建置面臨了效能、容量、延遲度以及成本間的取捨問題,刺激 HBM(High Bandwidth Memory)及 CXL(Compute Express Link)的出現。功能上來說,HBM 為新型態記憶體, 主要協助更多元、高複雜運算而需要的I/O輔助,而 CXL 則為使記憶體資源共享的協定,提供 xPU 更為便捷的應用。

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