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内存优化技术 关键字列表
AMD收购MEXT，将预测性内存优化技术纳入AI基础设施版图
AMD宣布收购内存优化初创公司MEXT，将其预测性内存优化软件整合至AI基础设施产品组合。该技术利用AI智能调配数据在闪存与DRAM之间的流转，在不大幅扩充硬件的前提下提升有效内存容量、降低能耗与成本。分析师指出，随着DRAM价格大幅攀升、供应趋紧，软件驱动的内存优化策略正重获企业关注，AI基础设施竞争已从"芯片战"演进为"基础设施优化战"。
AMD收购数据中心内存优化初创公司Mext
AMD宣布收购闪存优化初创公司Mext Corp.，旨在帮助客户解决AI数据中心面临的内存供应紧张问题。Mext开发了一种AI原生内存分层技术，通过预测引擎分析内存访问模式，将不常用数据转移至成本更低的NAND闪存，并在需要时提前调回DRAM，从而在不影响性能的前提下提升内存利用率。AMD计划将该技术整合至其数据中心产品组合，以降低云服务商和企业的总体拥有成本。
突破内存瓶颈：HBM、CXL与GPU新部署策略
生成式AI模型训练成本高昂且耗能巨大。随着边缘推理和智能体AI的部署，GPU面临更复杂的内存挑战。高带宽内存HBM、大容量SRAM网格、晶圆级引擎及CXL内存池等技术正在突破"内存墙"瓶颈。内存带宽和容量制约着AI推理性能，尤其在KV缓存阶段。业界通过参考架构、量化技术、CXL协议和软件优化（如TurboQuant）应对挑战，推动AI基础设施向模块化、异构化方向演进。
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