首页 科技周边 人工智能 英伟达并不是唯一受益者,AI训练也利好存储芯片厂商

英伟达并不是唯一受益者,AI训练也利好存储芯片厂商

May 31, 2023 pm 05:16 PM
人工智能 芯片

英伟达并不是唯一受益者,AI训练也利好存储芯片厂商

5月30日消息,虽然存储芯片市场不景气,但人工智能有巨大的需求,这将使三星、SK海力士等公司受益。

在5月24日的一份财报中,英伟达公司的市值在两天内激增了2070亿美元。此前,半导体行业一度陷入低迷,但是这份财报的预测给了人们极大的信心和希望。

如果人工智能领域迎来腾飞时刻,像微软这样的传统科技巨头以及OpenAI等初创企业就会寻求三星、SK海力士等公司的帮助。

为了处理大量的数据、分析视频、音频和文本以及模拟人类的创造力,机器学习需要内存芯片。实际上,人工智能公司可能会购买比以往更多的DRAM芯片。

内存芯片需求如此之大的原因很简单: 英伟达的AI芯片与标准CPU不同,它可以一次性读取大量数据并处理,然后立刻输出结果。但想要发挥这种强大优势,计算机需要快速、无延迟地接收数据。这就是存储芯片的作用。

处理器不能直接从硬盘中读取数据——这样太慢而且效率低下。芯片制造商更倾向于利用内部宝贵的空间提升算力,因此将数据保存在芯片内部缓存中成为次选。因此,退而求其次的方法是使用DRAM。

训练复杂聊天机器人时,可能需要快速访问数十亿条信息,以进行批量处理。如果系统中的DRAM不足,计算机的速度将明显变慢,这就等于花费10000美元购买的最好处理器也无法发挥其价值。每个高端AI处理器可能需要安装高达1TB的DRAM内存,这比高端笔记本电脑多30倍。研究机构TrendForce表示,这意味着,在今年某个时间点,用于服务器的DRAM芯片销量将超过用于智能手机的。

人工智能系统还需要能够快速、大量地保存输出数据,以便快速读写,因此需要使用NAND芯片,这也是智能手机和大多数笔记本电脑所使用的芯片。全球领先公司三星位居该领域之首,其次是源于日本东芝拆分出来的存储器制造商铠侠和韩国的SK海力士。

上个季度, DRAM和NAND存储芯片为三星贡献了89亿美元的营收,远超英伟达数据中心业务的43亿美元(这其中包括了用于人工智能的产品)。但需要注意的是,这是三星内存部门七年来表现最差的季度,此外与人工智能相关的内存销售只占总收入的一小部分。

未来,每售出一块高端人工智能芯片,就会再出货十几块DRAM芯片,这意味着三星、SK海力士等公司的营收都会增加。这几家公司总共控制着95%的DRAM市场份额。随着英伟达的发展壮大,它们也将随之扩张。

毫无疑问,人工智能革命已经到来,炫酷的聊天机器人、无处不在的搜索引擎和高性能处理器制造商都是其中最大的赢家。而那些大量生产存储芯片的公司也不会被排除在外。(辰辰)

以上是英伟达并不是唯一受益者,AI训练也利好存储芯片厂商的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 字节跳动剪映推出 SVIP 超级会员:连续包年 499 元,提供多种 AI 功能 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

本站6月27日消息,剪映是由字节跳动旗下脸萌科技开发的一款视频剪辑软件,依托于抖音平台且基本面向该平台用户制作短视频内容,并兼容iOS、安卓、Windows、MacOS等操作系统。剪映官方宣布会员体系升级,推出全新SVIP,包含多种AI黑科技,例如智能翻译、智能划重点、智能包装、数字人合成等。价格方面,剪映SVIP月费79元,年费599元(本站注:折合每月49.9元),连续包月则为59元每月,连续包年为499元每年(折合每月41.6元)。此外,剪映官方还表示,为提升用户体验,向已订阅了原版VIP

使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 使用Rag和Sem-Rag提供上下文增强AI编码助手 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

通过将检索增强生成和语义记忆纳入AI编码助手,提升开发人员的生产力、效率和准确性。译自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。虽然基本AI编程助手自然有帮助,但由于依赖对软件语言和编写软件最常见模式的总体理解,因此常常无法提供最相关和正确的代码建议。这些编码助手生成的代码适合解决他们负责解决的问题,但通常不符合各个团队的编码标准、惯例和风格。这通常会导致需要修改或完善其建议,以便将代码接受到应

七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 七个很酷的GenAI & LLM技术性面试问题 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

想了解更多AIGC的内容,请访问:51CTOAI.x社区https://www.51cto.com/aigc/译者|晶颜审校|重楼不同于互联网上随处可见的传统问题库,这些问题需要跳出常规思维。大语言模型(LLM)在数据科学、生成式人工智能(GenAI)和人工智能领域越来越重要。这些复杂的算法提升了人类的技能,并在诸多行业中推动了效率和创新性的提升,成为企业保持竞争力的关键。LLM的应用范围非常广泛,它可以用于自然语言处理、文本生成、语音识别和推荐系统等领域。通过学习大量的数据,LLM能够生成文本

微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉 Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

大型语言模型(LLM)是在巨大的文本数据库上训练的,在那里它们获得了大量的实际知识。这些知识嵌入到它们的参数中,然后可以在需要时使用。这些模型的知识在训练结束时被“具体化”。在预训练结束时,模型实际上停止学习。对模型进行对齐或进行指令调优,让模型学习如何充分利用这些知识,以及如何更自然地响应用户的问题。但是有时模型知识是不够的,尽管模型可以通过RAG访问外部内容,但通过微调使用模型适应新的领域被认为是有益的。这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的实际知识并将其整合

你所不知道的机器学习五大学派 你所不知道的机器学习五大学派 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

机器学习是人工智能的重要分支,它赋予计算机从数据中学习的能力,并能够在无需明确编程的情况下改进自身能力。机器学习在各个领域都有着广泛的应用,从图像识别和自然语言处理到推荐系统和欺诈检测,它正在改变我们的生活方式。机器学习领域存在着多种不同的方法和理论,其中最具影响力的五种方法被称为“机器学习五大派”。这五大派分别为符号派、联结派、进化派、贝叶斯派和类推学派。1.符号学派符号学(Symbolism),又称为符号主义,强调利用符号进行逻辑推理和表达知识。该学派认为学习是一种逆向演绎的过程,通过已有的

为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 为大模型提供全新科学复杂问答基准与测评体系,UNSW、阿贡、芝加哥大学等多家机构联合推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

编辑|ScienceAI问答(QA)数据集在推动自然语言处理(NLP)研究发挥着至关重要的作用。高质量QA数据集不仅可以用于微调模型,也可以有效评估大语言模型(LLM)的能力,尤其是针对科学知识的理解和推理能力。尽管当前已有许多科学QA数据集,涵盖了医学、化学、生物等领域,但这些数据集仍存在一些不足。其一,数据形式较为单一,大多数为多项选择题(multiple-choicequestions),它们易于进行评估,但限制了模型的答案选择范围,无法充分测试模型的科学问题解答能力。相比之下,开放式问答

SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 SK 海力士 8 月 6 日将展示 AI 相关新品:12 层 HBM3E、321-high NAND 等 Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)发布博文,宣布将出席8月6日至8日,在美国加利福尼亚州圣克拉拉举行的全球半导体存储器峰会FMS2024,展示诸多新一代产品。未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage)简介前身是主要面向NAND供应商的闪存峰会(FlashMemorySummit),在人工智能技术日益受到关注的背景下,今年重新命名为未来存储器和存储峰会(FutureMemoryandStorage),以邀请DRAM和存储供应商等更多参与者。新产品SK海力士去年在

SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 SOTA性能,厦大多模态蛋白质-配体亲和力预测AI方法,首次结合分子表面信息 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

编辑|KX在药物研发领域,准确有效地预测蛋白质与配体的结合亲和力对于药物筛选和优化至关重要。然而,目前的研究没有考虑到分子表面信息在蛋白质-配体相互作用中的重要作用。基于此,来自厦门大学的研究人员提出了一种新颖的多模态特征提取(MFE)框架,该框架首次结合了蛋白质表面、3D结构和序列的信息,并使用交叉注意机制进行不同模态之间的特征对齐。实验结果表明,该方法在预测蛋白质-配体结合亲和力方面取得了最先进的性能。此外,消融研究证明了该框架内蛋白质表面信息和多模态特征对齐的有效性和必要性。相关研究以「S

See all articles