ME News के अनुसार, 27 अगस्त (UTC+8) को, निविडा ने अगली पीढ़ी के AI बुनियादी ढांचे के लिए NVHBM तकनीक लॉन्च की। NVHBM एक कस्टम HBM बेस डाइ है, जिसे प्रमुख स्टोरेज चिप आपूर्तिकर्ताओं के साथ मिलकर डिज़ाइन और प्रमाणित किया गया है, और इसे NVLink Fusion के माध्यम से कस्टम AI एक्सेलरेटर (XPU) विकसित करने वाले सुपरस्केल क्लाउड प्रोवाइडर्स और AI-नेटिव कंपनियों को प्रदान किया जाएगा। मानक HBM4e की तुलना में, NVHBM प्रति स्टैक अधिकतम 30% अतिरिक्त मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है, HBM बिजली खपत में अधिकतम 15% की कमी करता है, और XPU के लिए अधिकतम 25% कैलकुलेशन डाइ क्षेत्रफल मुक्त करता है। निविडा के अनुसार, ये सुधार कस्टम एक्सेलरेटर्स को बड़े AI मॉडल समर्थन, KV कैश को तेजी से पढ़ने, और प्रशिक्षण तथा बड़े पैमाने पर निष्पादन की दक्षता में सुधार करने में मदद कर सकते हैं। NVHBM, मेमोरी कंट्रोलर को 3D HBM स्टैक में स्थानांतरित करके और कस्टम PHY को एकीकृत करके, भौतिक मेमोरी इंटरफ़ेस को पुनः डिज़ाइन करता है, जिससे PHY और संबंधित क्षेत्रफल में अधिकतम 67% की कमी होती है, साथ ही मध्यवर्ती परत की वायरिंग सरल होती है। मुक्त हुआ चिप क्षेत्रफल मैट्रिक्स इंजन, कैश, नेटवर्क, और विशिष्ट कार्यभारों के लिए अन्य सुविधाओं को बढ़ाने के लिए प्रयोग किया जा सकता है। रैक स्तर पर, NVLink Fusion चिपलेट कस्टम XPU को NVLink नेटवर्क से जोड़ता है और NVLink-C2C के माध्यम से CPU से जोड़ता है। निविडा का कहना है कि NVHBM और NVLink Fusion के संयोजन से प्रति XPU एंड-टू-एंड प्रदर्शन में लगभग 30% कीवृद्धि होती है, साथ हि कस्टम XPU को निविडा GPU के साथ हाइब्रिड कंप्यूटिंग सिस्टम में समाहित किया जा सकता है। आधिकारिक रूप से प्रकाशन में व्यावसायिक उपलब्धता की तारीख प्रकट नहीं की गई है। (स्रोत: BlockBeats)
NVIDIA ने 30% अधिक बैंडविड्थ और 15% कम बिजली खपत के साथ NVHBM मेमोरी टेक्नोलॉजी लॉन्च की
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सारांश
NVIDIA ने 27 अगस्त को AI बुनियादी ढांचे के लिए NVHBM मेमोरी तकनीक का अनावरण किया, जो HBM4e की तुलना में 30% अधिक बैंडविड्थ और 15% कम बिजली खपत प्रदान करती है। इस तकनीक को प्रमुख मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं के साथ विकसित किया गया है, जो XPU डाई क्षेत्र को 25% तक कम करती है और PHY स्थान को 67% तक कम करती है। यह AI + क्रिप्टो समाचार परितंत्र को समर्थन देती है, क्योंकि यह मैट्रिक्स इंजन और कस्टम त्वरकों के लिए अधिक स्थान प्रदान करती है। NVLink Fusion के साथ जोड़ने पर, यह XPU प्रदर्शन को 30% तक बढ़ाती है और NVIDIA GPU के साथ काम करती है। इस रिलीज़ का लक्ष्य हाइपरस्केल प्रदाताओं और AI-मूल कंपनियों पर है, हालांकि व्यावसायिकीकरण के लिए कोई ऑन-चेन समयरेखा नहीं दी गई है।
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