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【數位關鍵字】EP157.尖端AI運算為什麼必用HBM記憶體？未來又將有哪些技術革新

在AI發展如火如荼之際，許多人都在關注AI模型和軟體的進展，但支撐這些突破的硬體技術卻常被忽視。數位時代創新長黃亮崢James邀請友訊科技DLink董事高宏傑Brian，深入探討在AI時代，記憶體技術面臨的挑戰與創新，以及這些技術如何推動AI的發展。 AI的蓬勃發展正在推動記憶體技術的革新。從最初為3D圖形設計的GDDR，到專為高效能運算打造的HBM，再到整合CPU、GPU和大容量HBM的NVIDIA GH200，每一步技術進展都在為AI提供更強大的硬體支持。Apple的統一內存架構（UMA）則展示了軟硬體協同優化的潛力，為AI應用開發提供了更高效的平台。 展望未來，GDDR7和HBM4等新一代規格即將推出，可能會帶來更多突破。而In-Memory Computing技術的概念，更是勾勒出一個記憶體與運算融為一體的未來藍圖。隨著這些技術的發展，我們可以期待看到更強大、更高效的AI應用誕生。 聽完這集可以學到： 1.記憶體在AI時代面臨的三大挑戰：速度、容量、能效，以及這些挑戰如何影響AI的發展。 2.從GDDR到HBM：記憶體技術的演進歷程，以及每種技術如何應對AI時代的需求。 3.Apple的統一內存架構（UMA）如何改變了記憶體與處理器的協作模式，為何這對AI開發如此重要。 4.高頻寬記憶體（HBM）技術的優勢，以及它如何突破傳統記憶體的限制，實現更高效的AI運算。 5.NVIDIA的GH200晶片如何整合CPU、GPU和HBM，展現AI硬體的未來發展方向。