सैमसंग ने AI के लिए BV-NAND और zHBM लॉन्च किया, और HBM5 से 10x घनत्व का दावा किया

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सैमसंग ने फ्यूचर मेमोरी समिट पर अपने BV-NAND और zHBM मेमोरी समाधानों का खुलासा किया, जो HBM5 की तुलना में 10x घनत्व के साथ AI अनुप्रयोगों के लिए लक्षित हैं। मेटाएरा पर आधारित BV-NAND प्रोटोटाइप, जिसमें 400 से अधिक परतों वाली वेफर-बॉन्डिंग तकनीक का उपयोग किया गया है, V9 NAND की तुलना में 58% अधिक घनत्व और तेज़ प्रदर्शन प्रदान करता है। zHBM और zNAND-O अवधारणाएँ मेमोरी को AI चिप्स पर ऊर्ध्वाधर रूप से स्टैक करती हैं ताकि बैंडविड्थ और कुशलता में वृद्धि हो सके। भय और लालच सूचकांक के सावधानीपूर्वक आशावादी दर्शन के साथ, अल्टकॉइन्स जिन्हें देखना है, ऐसी हार्डवेयर उन्नतियों से लाभान्वित हो सकते हैं। सैमसंग का दावा है कि इसमें 3x बेहतर ऊर्जा कुशलता और 50% कम थर्मल प्रतिरोध है।
ME AI के संदेश के अनुसार, सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स ने अमेरिका के कैलिफोर्निया के सैंटा क्लारा में आयोजित फ्यूचर स्टोरेज एंड मेमोरी सम्मेलन (FMS) पर अपना V10 Bonding V-NAND, यानी BV-NAND प्रोटोटाइप लॉन्च किया। यह चिप 400 से अधिक परतों की संरचना रखता है और स्टोरेज घनत्व में वृद्धि और प्रदर्शन में सुधार के लिए एक नया वेफर बॉन्डिंग आर्किटेक्चर अपनाता है। सैमसंग के अनुसार, इसकी BV-NAND तकनीक V9 NAND की तुलना में लगभग 58% अधिक स्टोरेज घनत्व प्रदान करती है, साथ ही पढ़ने, लिखने और इनपुट/आउटपुट प्रदर्शन में सुधार करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए उच्च क्षमता और उच्च ऊर्जा कुशल स्टोरेज समाधानों की बढ़ती मांग को पूरा करती है। सैमसंग ने अपने zHBM और zNAND-O आर्किटेक्चर के पहले-ऑफ-द-आर्ट कॉन्सेप्ट मॉडल्स को भी प्रदर्शित किया। यह तकनीक स्टोरेज सेल्स को ऊर्ध्वाधर ढेर में व्यवस्थित करके समान स्थान में अधिक डेटा संग्रहित करती है। पारंपरिक HBM के विपरीत, जहां AI प्रोसेसर के साथ-साथ पैकेजिंग की जाती है, सैमसंग का zHBM AI त्वरक के ऊपर स्टोरेज को ऊर्ध्वाधर रूप से स्टैक करता है, जिससे डेटा प्रसारण की दूरी कम होती है, बैंडविड्थ में वृद्धि होती है, और ऊर्जा कुशलता में सुधार होता है। सैमसंग के अनुसार, इसकी वेफर बॉन्डिंग तकनीक पारंपरिक HBM5 मेमोरी की तुलना में 10 गुना अधिक स्टोरेज घनत्व प्राप्त करने, ऊर्जा कुशलता में 3 गुना सुधार करने, और थर्मल प्रतिरोध को 50% से अधिक कम करने की क्षमता रखती है। (स्रोत: BlockBeats)
स्रोत:मूल दिखाएं
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