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first_img Multicoin은 대역폭 공유 네트워크 Grass에 투자한다고 발표했습니다

암호화 투자 기관 Multicoin Capital의 파트너 샤욘 센굽타는 9월 29일에 글을 발표하며, Multicoin이 헤지 펀드와 벤처 캐피탈을 통해 분산형 대역폭 네트워크인 Grass에 투자했다고 밝혔으며, 이를 머신 인텔리전스의 읽기 레이어로 언급했습니다. Grass는 지난 약 18개월 동안 암호화된 인센티브를 통해 기여자를 모집하여 유휴 대역폭을 공유하고, 공개 인터넷을 쿼리하고 해석하는 데 사용하며, 데이터를 최전선 실험실의 데이터 파이프라인에 연결했습니다.문서에서는 Grass의 자체 보고서를 인용하여 600만 명 이상의 기여자가 달러로 환산된 보상을 받았으며, 자금은 그들의 기여에서 직접 발생한 수익에서 나왔다고 전했습니다. Grass의 2025년 수익은 1,700만 달러이며, 2026년 상반기에도 1,700만 달러를 기록했으며, 거의 모든 AI 고객이 재구매를 했습니다. Grass는 사업이 수익성이 있다고 주장하며, 2026년에는 훈련 데이터 수익이 7,500만 달러에 이를 것이라고 안내했으며, 관련 숫자는 7월 7일에 토큰 보유자 및 네트워크 참여자를 대상으로 한 전화 회의에서 나온 것입니다.센굽타는 Grass가 Contents API를 출시할 계획이며, 이를 통해 모델이 주거 네트워크를 통해 공개 페이지를 열고 렌더링할 수 있도록 할 것이라고 밝혔습니다. 또한 Search API와 웹 페이지 인덱스를 출시할 계획도 있습니다. Grass는 10억 개 이상의 공개 네트워크 비디오를 수집했으며, 그 중 일부는 Multicoin 투자 포트폴리오 회사인 Inference.net과 함께 비디오 주석 모델 훈련에 사용됩니다.

Marvell은 AI "메모리 디커플링" 아키텍처를 출시하여 에이전틱 AI 추론의 대역폭 병목 현상을 해결할 것입니다

공식 소식에 따르면, Marvell Technology는 AI 인프라를 위한 차세대 메모리 솔루션 조합을 발표하였으며, 서버급 AI 스토리지, 랙급 CXL 메모리 확장 및 풀링, 다중 캐비닛 광 상호 연결 공유 메모리를 포함하여 Agentic AI 추론 과정에서 증가하는 메모리 용량과 대역폭 병목 현상을 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.Marvell은 AI 모델의 규모가 확대되고, 컨텍스트 윈도우가 연장되며, KV Cache 수요가 증가함에 따라 전통적인 컴퓨팅과 메모리의 긴밀한 결합 아키텍처가 AI 추론 효율성을 제한하고 있다고 밝혔습니다. 메모리 분리(memory disaggregation)를 통해 메모리 자원을 컴퓨팅 자원과 더 독립적으로 확장할 수 있어 GPU 활용도를 높이고 데이터 이동 지연을 줄일 수 있습니다. 이번에 발표된 제품은 다음과 같습니다:Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD 컨트롤러: AI 추론 스토리지 시나리오를 위해 설계되었으며, 클라우드 서비스 제공업체가 더 많은 KV Cache를 고성능 SSD로 이전하여 인프라 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이 제품은 다수 공급업체 NAND와 호환되는 아키텍처를 채택하고 있으며, 2026년 4분기부터 샘플이 제공될 예정입니다.Marvell Structera X 메모리 확장 솔루션: CXL 기술을 기반으로 하여 랙급 메모리 확장 및 자원 풀링을 지원하며, 데이터 센터가 메모리 자원을 보다 유연하게 공유하고 조정할 수 있도록 도와 AI 인프라 비용을 절감합니다.Marvell Photonic Fabric 광 상호 연결 메모리 솔루션: 광 상호 연결 기술을 통해 다중 캐비닛 공유 메모리 아키텍처를 구축하며, 최대 32TB의 온도 KV Cache 언로드를 지원하고 AI 추론 클러스터의 처리 능력을 향상시킵니다.Marvell은 Photonic Fabric 솔루션이 기존 데이터 센터의 공간 및 전력 소비 제한 내에서 최대 2배에서 3배의 Token 처리량 향상을 달성할 수 있으며, 더 큰 규모의 모델과 더 긴 컨텍스트 AI 애플리케이션을 지원한다고 밝혔습니다.Marvell의 고위 경영진 Will Chu는 AI 인프라가 단일 서버 아키텍처에서 컴퓨팅, 메모리 및 연결이 협력하여 운영되는 시스템으로 전환되고 있으며, 미래의 메모리는 자원 활용도와 Token 효율성을 높이기 위해 더욱 독립적으로 확장되어야 한다고 말했습니다.AI Agent와 대규모 모델 추론 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 메모리 용량, 대역폭 및 데이터 전송 효율성이 계산 능력 다음으로 AI 인프라 경쟁의 새로운 초점이 되고 있습니다.
2026-08-04
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