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first_img Appleは企業向けAIサーバーを開発し、2-4個のM8 Ultraを搭載する可能性があります。

最近、市場ではAppleが企業向けのAIサーバーを開発中であるとの情報が伝わっています。このサーバーは、未発表のM8 Ultraプロセッサーを2〜4個搭載する可能性があり、ターゲット顧客にはAI開発者、大企業、政府機関が含まれ、主にAI推論に使用される予定です。このエッジデータセンターはNVLinkを採用する可能性があります。AppleとNVIDIAはどちらもコメントを出していません。サプライチェーンによると、AppleはMacシリーズが個人用AIワークステーションとして広く使用されているため、この関連ビジネスに参入したと考えられています。最近の四半期では、Macの収益が約30%増加しました。Appleは自社のAIデータセンター用にNVIDIAチップとGoogle TPUを大量に調達しており、Broadcomと共同で自社開発のAIチップを開発するという噂もあります。QualcommのDragonfly製品ラインには、エッジAI推論用の完全なキャビネットソリューションが含まれています。市場ではXiaomiがエッジAIキャビネットの路線を計画しているとの情報もあり、以前の発表会では個人化されたAIワークステーションのコンセプト製品AI Cubeを発表しました。この製品には、玄戒O3、O100、D100の3つの自社開発チップが搭載されています。サプライチェーンからは、先進的なプロセスや先進的なパッケージングにおいて、TSMCが重要な役割を果たしているとの情報も伝わっています。

first_img グーグルが退役サーバーを解体し、DDR4を回収してメモリ不足に対応

グーグルのサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクター、Nikhil Cherianは、メモリのボトルネックを突破するために、グーグルがソフトウェアとハードウェアのソリューションを開発しており、退役サーバーを分解してDDR4コンポーネントを回収し、内部リサイクルサプライチェーンを構築していることを明らかにしました。グーグルは、前世代のDDR4を新世代の人工知能サーバーに接続するための特別なハードウェアアダプターを設計しており、退役サーバーを輸入してそのDDR4モジュールを回収利用しています。Cherianは、人工知能業界が計算制限からメモリ制限に急速に移行していると述べ、高性能メモリは特定の人工知能サーバーの材料リストコストの約75%を占めているとしています。ゴールドマン・サックスの報告によると、第三四半期のメモリ価格は引き続き上昇し、パーソナルコンピュータのDRAM価格は18%から23%上昇し、サーバーのDRAM価格は13%から18%上昇すると予測されています。Trendforceのデータによると、8月の現物市場でDDR4 8GBとDDR5 8GBの価格はそれぞれ142ドルと133ドルに上昇しました。グーグルが今年発表した2種類のTPU ASICは、メモリの最適化設計が施されており、メモリの需要を元の六分の一に減少させることが期待されています。TPU8iチップは専用の階層メモリ設計を採用しており、高速DDR5メモリアーキテクチャに依存してホストレベルのタスクを実行し、各チップには288GBのHBM3e高帯域幅メモリが搭載されています。

first_img GoogleはAIサーバーのメモリコストが75%を突破したと発表し、ソフトウェアとハードウェアの二元戦略を推進しています。

SEMICON Taiwan 2026 メモリサミットが1日に開催され、Alphabet傘下のGoogle CloudサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクターNikhil Cherianは、マルチモーダルおよびハイブリッドエキスパートアーキテクチャの普及に伴い、AI計算が計算能力の制約からメモリの制約に移行したと指摘しました。高性能メモリはAIサーバーハードウェアの材料リストコストの75%以上を占めています。容量、帯域幅、消費電力のボトルネックに直面し、Googleは推論とトレーニングハードウェアの分流、無損失量子化ソフトウェアアルゴリズムなどのソフトウェアとハードウェアの二重戦略を通じて、AIメモリのボトルネックを突破しました。Googleはハードウェアアーキテクチャにおいて分流戦略を採用し、低遅延推論向けのTPU 8iおよび超大規模トレーニング向けのTPU 8tを発表しました。TPU 8iは288 GBの高帯域幅メモリを搭載し、チップ上のSRAM容量を3倍の384 MiBに増加させ、動的対話状態とキー値キャッシュをチップ内部に配置し、ゼロチップ外遅延を実現しました。TPU 8tは9600個のチップで構成される超大型計算クラスターを通じて、HBM共有プールが2 PBの規模に達し、チップ外データ転送のボトルネックを排除し、TPU Direct Storage技術と組み合わせています。Googleはトレーニング不要のTurboQuant無損失量子化アルゴリズムを開発し、大モデルのキー値キャッシュを32ビットから3ビットに圧縮し、精度ゼロ損失の前提の下でメモリ使用量を6倍に縮小し、8倍の注意計算加速をもたらし、旧世代DRAM統合技術を導入してコンポーネントのライフサイクルを延長しました。
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