با رشد سریع هوش مصنوعی و نیاز روزافزون به توان پردازشی بالا، صنعت سخت‌افزار همواره در جستجوی راهکارهایی نوین برای افزایش سرعت و کاهش مصرف انرژی است. در این میان، شرکت d-Matrix با معرفی فناوری جدیدی به نام 3DIMC حافظه سه بعدی تلاش دارد جایگزینی قدرتمند برای حافظه‌های HBM ارائه دهد. این فناوری نوین با وعده‌ی ۱۰ برابر سرعت بیشتر و ۱۰ برابر بهره‌وری بالاتر، می‌تواند آینده پردازش داده‌های هوش مصنوعی را متحول سازد. حافظه سه بعدیHBM (High Bandwidth Memory) یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌های ذخیره‌سازی داده است که به دلیل پهنای باند بسیار بالا، در پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند و سیستم‌های یادگیری عمیق به‌کار می‌رود. این حافظه اگرچه کارایی بالایی دارد، اما هزینه‌ی تولید زیاد و محدودیت‌های انرژی، از جمله چالش‌های آن محسوب می‌شود. فناوری 3DIMC (In-Memory Compute) که توسط شرکت d-Matrix معرفی شده، رویکردی نوین در معماری حافظه است. در این روش، پردازش داده‌ها در داخل خود حافظه انجام می‌شود و نیازی به انتقال مداوم داده‌ها میان CPU، GPU و ماژول‌های حافظه نیست. نتیجه‌ی این تغییر بنیادین، سرعت بسیار بیشتر و کاهش چشمگیر مصرف انرژی است.

ویژگی‌های کلیدی حافظه سه بعدی 3DIMC

  • ۱۰ برابر سرعت بالاتر در پردازش داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی

  • ۱۰ برابر بهره‌وری بیشتر انرژی نسبت به حافظه‌های HBM

  • کاهش تأخیر در انتقال داده‌ها به دلیل انجام پردازش درون حافظه

  • طراحی بهینه برای بارهای کاری مرتبط با AI Inference

کاربردهای احتمالی فناوری 3DIMC

این فناوری حافظه سه بعدی می‌تواند نقش مهمی در نسل بعدی سیستم‌های هوش مصنوعی ایفا کند. برخی از مهم‌ترین حوزه‌های کاربرد آن عبارتند از:

آدرس IP بیشتر بخوانید: افشای داده‌های کاربران از طریق آدرس آی پی IP

  • مراکز داده (Data Centers): کاهش هزینه‌های انرژی و افزایش سرعت پاسخ‌گویی

  • پردازش ابری (Cloud Computing): بهبود عملکرد سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی

  • وسایل هوشمند و لبه‌ای (Edge Devices): امکان پردازش سریع‌تر داده‌ها با مصرف انرژی کمتر

  • مدل‌های یادگیری عمیق و زبانی (LLMs): تسهیل اجرای مدل‌های بزرگ با منابع سخت‌افزاری کارآمدتر

تأثیر بر آینده هوش مصنوعی

اگر ادعای d-Matrix در خصوص عملکرد حافظه سه بعدی به واقعیت بپیوندد، این فناوری می‌تواند یکی از مهم‌ترین نقاط عطف در صنعت سخت‌افزار هوش مصنوعی باشد. کاهش هزینه‌های انرژی، افزایش سرعت و رفع محدودیت‌های حافظه HBM، به شرکت‌ها اجازه خواهد داد تا مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر را با کارآمدی بیشتر توسعه دهند.

فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ (اقتباس از مقاله‌ای از Tomshardware)
در صورت استفاده از این مقاله، نام و آدرس فروشگاه اینترنتی آ.اس.پ را به عنوان منبع ذکر کنید.