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AMD：内存而非算力，将成为AI数据中心的下一个瓶颈
AMD近期指出，随着AI模型规模持续扩大、推理需求趋于常态化，传统服务器内存架构的局限性日益凸显，数据的移动与访问效率正成为系统性能和能耗的核心制约因素。AMD力推LPDDR5X进入服务器领域，以提升每瓦性能表现。业界分析师认为，市场正从"一刀切"的DIMM模式转向HBM、LPDDR、SRAM等混合内存架构，但RAS可靠性、可维护性及生态成熟度方面的挑战仍未完全解决。
新存储架构解决AI推理瓶颈问题
Lightbits Labs推出新架构，解决大规模AI推理中的关键瓶颈：大语言模型内存需求与GPU有限内存容量之间日益增长的不匹配。该公司与ScaleFlux和FarmGPU合作，结合高性能NVMe存储、托管GPU推理基础设施和LightInferra软件，提高AI系统持久化和复用推理生成的键值缓存数据的效率。测试显示，在相同GPU上推理请求可增加三倍，电力和基础设施成本降低65%。
Enfabrica推出弹性AI内存架构提升GPU工作负载效率
Enfabrica发布EMFASYS技术，结合以太网RDMA和CXL技术，打造可连接AI GPU服务器计算机架的内存设备，旨在提供弹性内存带宽和容量，减轻GPU高带宽内存负担。该系统通过3.2 Tbps ACF-S SuperNIC交换机连接，支持多端口800GbE连接和144个CXL 2.0通道，可池化高达18TB的DDR5内存，解决AI推理中的内存带宽扩展问题。
Sandisk 分拆后发布新路线图，投资者日会议披露详情
闪迪即将从西部数据分拆，在投资者日会议上披露了今年晚些时候推出三款新SSD的细节，以及高带宽闪存(HBF)的计划。HBF相当于NAND版本的高带宽内存(HBM)。闪迪展示了最新的3D NAND技术、未来产品路线图和创新技术，以向投资者证明其业务实力和市场前景。
UnifabriX 如何通过技术突破 AI 内存瓶颈
UnifabriX 公司推出基于 CXL 连接的外部 MAX 内存设备，通过创新的内存架构设计，有效解决 AI 领域日益突出的内存带宽瓶颈问题。该方案不仅能显著提升 AI 处理性能，还可大幅降低部署成本，为大规模 AI 模型的训练和部署提供了新的解决思路。
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