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- 삼성·SK "온디바이스 AI, PIM으로 뚫는다"…메모리 연산 시대 본격화 LPDDR6-PIM'에 대한 구체적인 표준화 전망을 내놨다.그는 "현재 JEDEC(국제반도체표준협의기구)의 태스크그룹에서 LPDDR6-PIM 표준화를 논의 중"이라며 "향후 과거 x86 CPU 소프트웨어 레벨에서 극복해 투랭크(Two-Rank) 시스템을 제어, 용량을 32GB까지 확장하는 데 성공했다"며 "실물 칩으로 완전 전환할 경우 일반 시스템 대비 최대 12배의 성능
- 레노버 "냉동기 없이 45도 물로 AI 데이터센터 식힌다" 시스템 내부 CPU 온도가 90도를 넘기 때문에 45도 물로도 열을 회수할 수 있다는 설명이다. 정 상무는 "전 세계 슈퍼컴퓨터 순위인 '탑500'에 가장 많은 고객을 보유한 서버 공급사가 레노버이며, 전력당 성능(에너지 효율) 순위에서도 레노버가 공급한 슈퍼컴퓨터가 1~5위를
- [유미's 픽] "엔비디아 쿠다 장벽 넘자"…AI 반도체, SW 경쟁 불붙었다 망고부스트는 데이터처리장치(DPU)를 앞세워 네트워킹·스토리지·보안 등 데이터센터 인프라 작업을 중앙처리장치(CPU)에서 분리하는 기술을 개발해왔다. 줄이는 방식은 아니지만 GPU와 서버 자원을 AI 연산에 더 집중시키는 구조라는 점에서 모델 최적화 기업들과 같은 수요를 겨냥하고 있다는 평가를 받는다.이처럼 AI 반도체 시장에서 성능
- 웨카, 엔터프라이즈 및 에이전틱 AI 워크로드의 실제 운영 규모 지원하는 NeuralMesh 6 공개 Composable Clusters는 리소스가 보장되고 워크로드가 분리되며 부하가 발생해도 예측 가능한 성능이 필요한 핵심 테넌트를 위해 완전한 하드웨어 수준의 격리와 테넌트별 전용 CPU 과거 운영자들이 효율성과 속도 사이에서 하나를 선택하도록 만들었던 성능 비용은 사라졌다. 데이터 축소 기능은 모든 배포 환경과 모든 워크로드에서 기본적으로 활성화된다.
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