* SOCAMM2(Small Outline Compression Attached Memory Module 2):一种基于低功耗DRAM的内存模块,具备厚度薄与可扩展性等特性,特别适用于AI服务器。该产品采用压缩式连接器,可提升信号完整性且易于更换。
SK海力士表示:“公司采用1c工艺的SOCAMM2,是专为高性能AI运算优化的解决方案。与传统的RDIMM*相比,其带宽提升逾两倍,功耗降低75%以上。”
* 寄存双列直插式内存模块(RDIMM, Registered Dual In-line Memory Module):在存储器模块的内存控制器与DRAM芯片之间增加可中继地址、命令信号的寄存器(Register)或时钟缓冲器(Buffer),适用于服务器和工作站的DRAM模块。
SK海力士特别强调,该SOCAMM2产品是面向英伟达的Vera Rubin*平台设计的。
* 英伟达Vera-Rubin介绍网页:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/
此外,该产品可从根本上缓解数千亿参数级AI大模型在训练与推理过程中所面临的存储瓶颈*问题,SK海力士期待其助力能够大幅提升整体系统的处理速度。
* 瓶颈(Bottleneck):指因某些特定零部件的处理能力受限,导致整个系统性能下降的现象。AI运算过程中,若存储器的数据传输速度滞后于GPU运算速度,便会引发此现象。
SK海力士还表示:“随着AI发展从训练转向推理阶段,支持大型语言模型低功耗运行的SOCAMM2作为下一代存储器解决方案,正备受瞩目。为满足全球云服务供应商(Cloud Service Provider)客户需求,公司提前搭建起稳定的量产体系。”
SK海力士AI Infra担当金柱善社长(CMO,Chief Marketing Officer)表示:“通过192GB容量SOCAMM2的产品供应,公司建立了面向AI的存储器性能新基准。公司将与全球AI客户紧密合作,成为‘客户最信赖的面向AI的存储器解决方案企业’。”
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