- Samsung HBM4 लाई पहिले नै Nvistrated’s’diagation मा परिभाषित गरिएको छ प्लेटफर्महरू
- उत्पादन सिङ्क्रोनाइजेसनले ठूला एआई एक्सेलेटर डिप्लोइमेन्टहरूको लागि समय तालिका जोखिम कम गर्दछ
- मेमोरी ब्यान्डविथ अर्को पुस्ताको एआई प्रणालीहरूको लागि प्राथमिक बाधा बन्दै गएको छ
Samsung-in-link=”alectronics& href=”https://www.techradar.com/tag/nvidia” data-auto-tag-linker=”true” data-url=”https://www.techradar.com/tag/nvidia” data-hl-processed=”none” data-mrf-recirculation=”inline-link” data-before-rewrite-localise”>https://techradar.com/newrite-localise”>https://techradar.com/ Nvidia को AMD र फेब्रुअरी 2026 मा ठूलो मात्रामा ढुवानीको लागि तयारी गर्दै।
data-block-type=”embed” data-render-type=”fte” data-skip=”dealsy” data-widget-type=”seasonal” class=”hawk-root”/>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
>> id=”cd2c02fb-d1e2-4575-bef2-e58e65bd58c0″>Samsung को HBM4 Nvidia को बताइएका आवश्यकताहरू भन्दा बढि, 11.7Gb/s मा काम गर्छ र उन्नत AI वर्कलोडमा
वर्कलोडको आधारमा आवश्यक पर्ने स्थायी मेमोरी ब्यान्डविथलाई समर्थन गर्दछ। सैमसंगको 4nm प्रक्रिया प्रयोग गरेर उत्पादन गरिएको छ, जसले बाह्य फाउण्ड्रीहरूमा भर पर्ने आपूर्तिकर्ताहरूको तुलनामा उत्पादन र डेलिभरी कार्यक्रमहरूमा ठूलो नियन्त्रण दिन्छ। अनुकूलता, साझेदारीले प्रणाली-स्तरको एकीकरणलाई जोड दिन्छ, किनकि Samsung र Nvidia ले चिप उत्पादनसँग मेमोरी आपूर्तिलाई समन्वय गरिरहेका छन्, जसले HBM4 ढुवानीहरूलाई रुबिन उत्पादन तालिका अनुसार समायोजन गर्न अनुमति दिन्छ। class=”slice-container newsletter-inbodyContent-slice newsletterForm-articleInbodyContent-qMCVftVxRXZwysLE5dzN6n स्लाइस-कन्टेनर-newsletterForm”>
यो कन्फिगरेसनले अलग-अलग कम्पोनेन्टहरूलाई अलगावमा अनुकूलन गर्नुको सट्टा अन्त-देखि-अन्त प्रदर्शनमा फराकिलो फोकसलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ। pt-3 pb-4 mb-4 border-solid border-y border-neutral-300″>
तपाईलाई मन पर्न सक्छ
मेमोरी ब्यान्डविथ, भण्डारण थ्रुपुट, र एक्सेलरेटर डिजाइन कार्य समग्र प्रणालीको अन्तरनिर्भर तत्वको रूपमा।
सहयोगले उच्च ब्यान्डविथ मेमोरी बजार भित्र सामसुङको स्थितिमा परिवर्तनको संकेत पनि गर्छ।
HBM4 अब Nvidia को प्रमुख रुबिन प्रणालीहरू पछि, AI को प्रमुख चुनौती AI मा प्रारम्भिक अपनाउनको लागि सेट गरिएको छ। ग्राहकहरू।
प्रतिवेदनहरूले संकेत गर्दछ कि सामसुङका मोड्युलहरू रुबिन डिप्लोइमेन्टहरूको लागि पहिलो लाइनमा छन्, जसले यसको HBM प्रस्तावहरूको बारेमा अघिल्लो हिचकिचाहटहरूबाट उल्टो चिन्ह लगाउँदछ।
मार्चमा Nvidia GTC 2026 को लागि योजना गरिएको प्रदर्शनहरूले लाइभ प्रणाली परीक्षणहरूमा HBM4 मेमोरीसँग रुबिन एक्सेलेटरहरू जोड्ने अपेक्षा गरिएको छ। स्ट्यान्डअलोन विनिर्देशहरूको सट्टा एकीकृत कार्यसम्पादनमा फोकस रहनेछ।
अगस्टदेखि प्रारम्भिक ग्राहक ढुवानीहरू अपेक्षित छन्। AI पूर्वाधारको माग बढ्दै गएकोले मेमोरी उत्पादन र एक्सेलेटर रोलआउट बीचको घनिष्ठ पङ्क्तिबद्धतालाई यो समयले सुझाव दिन्छ।
Google समाचारमा TechRadar फलो गर्नुहोस् र हामीलाई प्राथमिकताको रूपमा थप्नुहोस् //em>प्राथमिकता स्रोतको रूपमा थप्नुहोस् समीक्षाहरू, र तपाईंको फिडहरूमा राय। फलो बटनमा क्लिक गर्न निश्चित हुनुहोस्!
र पक्कै पनि तपाईं TikTok मा TechRadar फलो गर्नुहोस् समाचार, समीक्षा, भिडियो फारममा अनबक्सिङका लागि र हामीबाट नियमित अपडेटहरू प्राप्त गर्नुहोस् WhatsApp पनि।