当前的人工智能算法在RAM方面极为要求：处理器和系统内存之间的数据传输对于此类应用程序至关重要，并且这些算法的性能取决于可用的带宽。面对这个观察Nvidia目前正在发展 - 与该行业的知名人士合作例如三星，SK Hynix和Micron-新的记忆标准专门为满足这些需求而设计。受洗SOCAMM（（芯片高级内存模块上的系统），这种新的RAM体系结构应在下一代SO称为“个人”超级计算机中使用。无论如何，这是Nvidia对这个市场的愿景。
专用于AI计算的内存
SOCAMM内存的关键特征之一是其较大的输入/输出接口。 SOCAMM与I/O的694个端口合作，其中经典的DDR5计算机内存限制为260行。这种增加使得可以减轻处理器和内存之间数据传输中的瓶颈，从而大大加速加速度d'ia。比通常的DRAM更密集，此内存还可以根据Technologie LPDDR5X。SOCAMM记忆也采用模块化体系结构，允许用户在必要时轻松替换和升级内存模块。
NVIDIA计划将这种类型的内存整合到其未来的个人紧凑型AI系统中，尤其是在其框架内项目数字预计其第一端产品将于明年5月出现。这个旨在发展真实的迷你超级估计数，，，，首先，对于开发商和企业而言，以后可能会将其提供给公众。现在，NVIDIA无疑希望控制自己的记忆标准，毫无疑问，NVIDIA希望控制这一新兴生态系统。因此，制造商的方法可以使其具有显着的长期竞争优势。
来源 ： 汤姆的硬件
