クアルコムと AMD、AI ハードウェアの強化に SOCAMM2 メモリを期待

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クアルコムとAMDはAIハードウェアを強化するためにSOCAMM2メモリに注目

AI ハードウェア競争は加速し続けており、メモリ設計は現在イノベーションの中心にあります。 MicrosoftがMaia 200チップでこの分野に参入し、SK Hynixとの契約を通じて供給を確保した後、他のチップメーカーはAIのパフォーマンスを拡張する別の方法を模索し始めた。

AI メモリ需要の増大に伴い SOCAMM2 が注目を集める

TechPowerUp によると、クアルコムと AMD は将来の AI に焦点を当てた製品での SOCAMM2 メモリの使用を評価していると報告されています。このアプローチは、最新の AI ワークロードにとって 2 つの重要な要素である、より高いメモリ容量と帯域幅をターゲットとしています。

SOCAMM フォーム ファクターで LPDDR5X メモリを使用する NVIDIA の「Vera」CPU に続いて、新たな関心が高まっています。この設計は、最大 1.2 TB/秒のメモリ帯域幅を実現し、最大 1.5 TB の LPDDR5X メモリをサポートするため、大規模な AI モデルを高速システム メモリに完全に常駐させることができます。

Qualcomm と AMD が SOCAMM を採用する方法

クアルコムと AMD は、AI アクセラレータにすでに導入されている HBM メモリを補完するものとして SOCAMM を使用することを目指しています。 SOCAMM は大規模な高速メモリ プールとして機能し、SSD またはフラッシュ ストレージ転送への依存を減らし、システム全体の効率を向上させます。

AMD の場合、潜在的な統合パスには、SOCAMM を使用して Instinct MI アクセラレータと EPYC CPU を組み合わせるか、メモリ フォーマットを中心に構築された新しい AI システム アーキテクチャを開発することが含まれます。クアルコムは、はんだ付け設計の代わりに SOCAMM ベースのメモリ拡張を追加することで、カードあたり最大 768 GB の LPDDR5 をすでにサポートしている既存の AI200 および AI250 アクセラレータを拡張できる可能性があります。

SOCAMM はパフォーマンスの向上を超えて、モジュール式のシステム構成を可能にします。メーカーは、大規模な PCB の再設計や複雑なはんだ付けを行わずに、モジュールを追加または削除することでメモリ容量を拡張できます。

メモリ価格が上昇し続けるにつれて、この柔軟性の価値はますます高まり、DDR4 ですら価格の高騰が顕著になっています。

*️⃣ 出典リンク:

Maia 200 チップ、SK Hynix と取引、 TechPowerUp、DDR4 の価格高騰が顕著、