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人工智能 和机器学习 (ML) 正以惊人的速度发展，推动着各个行业的进步。随着模型变得越来越大、越来越复杂，它们需要实时处理大量数据。这种需求给底层硬件基础设施带来了压力，尤其是内存，它必须高速高效地处理大量数据集。高带宽内存 (HBM) 已成为新一代 AI 的关键推动因素，提供突破 AI 所能实现的界限所需的容量和性能。
HBM技术的最新飞跃 HBM4 有望进一步提升 AI 系统。凭借增强的内存带宽、更高的效率和先进的设计，HBM4 将成为未来 AI 进步的支柱，特别是在自然语言处理、计算机视觉和自主系统等大规模数据密集型应用领域。
AI 工作负载与传统计算不同，需要并行处理大量数据集，从而带来独特的内存挑战。这些模型需要高数据吞吐量和低延迟才能获得最佳性能。高带宽内存 (HBM) 通过提供卓越的带宽和能效来满足这些需求。与使用宽外部总线的传统内存不同，HBM 的垂直堆叠芯片和直接处理器接口可最大限度地缩短数据传输距离，从而实现更快的传输速度和更低的功耗，使其成为高性能 AI 系统的理想选择。
HBM4 通过增加带宽和内存密度显著提升了 AI 和 ML 的性能。凭借更高的数据吞吐量，HBM4 使 AI 加速器和 GPU 能够更高效地处理每秒数百 GB 的数据，从而减少瓶颈并提高系统性能。通过在每个堆栈中添加更多层，其内存密度得以提高，满足了大型 AI 模型的巨大存储需求，从而促进了 AI 系统的更平稳扩展。
随着 AI 系统不断扩展，能源效率成为日益令人担忧的问题。AI 训练模型耗电量极大，随着数据中心扩展其 AI 功能，对节能硬件的需求变得至关重要。HBM4 在设计时就考虑到了能源效率。其堆叠架构不仅缩短了数据传输距离，还降低了移动数据所需的功率。与前几代产品相比，HBM4 实现了更好的每瓦性能，这对于大规模 AI 部署的可持续性至关重要。
可扩展性是 HBM4 的另一个亮点。能够堆叠多层内存，同时保持高性能和低能耗，这意味着 AI 系统可以增长而不会变得过于昂贵或低效。随着 AI 应用从专用数据中心扩展到边缘计算环境，像 HBM4 这样的可扩展内存对于在从自动驾驶汽车到实时语言翻译系统等广泛用例中部署 AI 至关重要。
将 HBM 4集成到AI硬件中对于充分发挥现代AI加速器的潜力至关重要，这些加速器需要低延迟、高带宽内存来支持大规模并行处理。HBM4 提高了推理速度，这对于自动驾驶等实时应用至关重要，并通过提供更高的数据吞吐量和更大的内存容量来加速 AI 模型训练。这些进步使 AI 开发更快、更高效，从而可以更快地进行模型训练并提高整个 AI 工作负载的性能。
HBM4非常适合开发 GPT-4 等大型语言模型 ，这些模型可推动自然语言理解和内容生成等生成式 AI 应用。LLM 需要大量内存资源来存储数十亿或数万亿个参数并高效处理数据。HBM4 的高容量和带宽可实现快速访问和传输推理和训练所需的数据，支持日益复杂的模型并增强 AI 生成类似人类的文本和解决复杂任务的能力。
随着 AI 的发展，HBM4等内存技术对于解锁新功能至关重要，从自主系统的实时决策到医疗保健和金融领域更复杂的模型。AI 的未来依赖于软件和硬件的改进，HBM4 通过更高的带宽、内存密度和能效突破了 AI 性能的极限。随着 AI 的普及，HBM4 将在实现更快、更高效的 AI 系统方面发挥基础作用，这些系统能够解决数据最密集的挑战。
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