- 美光科技在新加坡為一座全新的先進晶圓制造工廠舉行奠基儀式，借此擴大其在亞洲的生產布局，以應對人工智能驅動下持續激增的存儲芯片需求。該晶圓廠將建于美光現有的 NAND 閃存制造園區內，是美光在美國本土以外規模最大的長期投資項目之一。這一項目清晰傳遞出頭部存儲芯片廠商的長期戰略布局方向：深耕先進 NAND 閃存技術、推動研發與制造深度融合、打造地理多元化的供應鏈體系，為人工智能及數據中心相關系統提供支撐。240 億美元十年投資，打造新加坡首座雙層晶圓廠該新工廠規劃十年總投資約 240 億美元，最終將建成約 7
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- DeepSeek R1的首次亮相在AI社區掀起了波瀾，不僅因其能力，更因其開發規模之大。這款擁有6710億參數的開源語言模型發布，標志著人工智能的一個關鍵時刻，因為它在超過20萬億個令牌上訓練，使用數萬臺NVIDIA H100 GPU，凸顯了大型語言模型（LLMs）領域對數據的巨大需求。H100能夠處理如此龐大的數據吞吐量的關鍵在于其對HBM3內存的依賴。每塊 H100 SXM GPU 使用 80 GB HBM3 內存，提供 3.35 TB/s 帶寬。雖然這相較于前幾代有了顯著進步，但GPU的內存容量和帶
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- 全球領先的自動測試設備和機器人供應商泰瑞達近日宣布推出新一代內存測試平臺Magnum 7H，旨在滿足高性能生成式AI服務器中GPU和加速器所集成的高帶寬內存（HBM）芯片測試的嚴苛要求。Magnum 7H專為大規模HBM堆疊裸片測試而設計，具備高同測數、高速和高精度三大特性。行業領先的HBM制造商已開始使用泰瑞達Magnum 7H平臺進行HBM芯片的量產測試并出貨，產能得到大幅提升。泰瑞達內存測試事業部總裁Young Kim表示：“我們隆重推出Magnum 7H，這是一款革新性的內存測試平臺，它重新定義了
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- HBM（高帶寬內存）技術是即將到來的“內存內計算/處理”時代的一種“近內存計算（Near Memory Computing）/處理”階段。由于人工智能/機器學習的高需求，三星、SK海力士和美光這三大內存制造商正在HBM技術的開發上競相角逐。HBM是一種具有高帶寬和寬通道的3D堆疊DRAM器件，這意味著它非常適合高性能計算（HPC）、高性能圖形處理單元（GPU）、人工智能和數據中心應用所需的高能效、高性能、大容量和低延遲內存。因此，對于內存制造商而言，硅通孔（TSV）工藝集成和3D HBM DRAM芯片堆疊
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- 治療癌癥、減緩全球變暖、保護生態健康——當今世界充滿了各種挑戰。因此，通過科技緊跟時代發展步伐，并充分利用不斷增長的數據至關重要。這不僅涉及數據的處理速度，也涉及能夠處理的海量數據，以及數據在內存和處理器之間的傳輸速度。 英特爾設計工程部首席工程師、英特爾?至強? CPU Max系列（代號Sapphire Rapids HBM）首席架構師Ugonna Echeruo如此描述這一挑戰：究其根本，一顆CPU是從內存獲取信息、對其進行處理并更新。CPU最終可以處理的信息量受限于數據傳輸“管道”的寬窄。
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