美光技术有助于引领未来的人工智能数据中心
- 附近的记忆
- 主内存
- 扩展内存
- 本地固态硬盘数据缓存
- 网络数据湖
释放人工智能数据中心的潜力
在每个AI服务器中都存在一个金字塔或内存和存储层次结构,以支持快速的突破性AI. 采用美光的领先技术, 减少数据中心瓶颈, 可持续性和能源效率得到提高, 总拥有成本也得到了提高.
与金字塔互动,探索我们的人工智能沙巴体育结算平台组合
看一看盒子里面
地球上最先进的盒子,仍然需要一个星球
常见问题
人工智能工作负载需要高计算能力,并产生大量热量, 需要强大的基础设施更新. 因此, 现代人工智能数据中心采用尖端冷却技术设计, 可再生能源, 优化布局,确保最佳性能和可持续性. 另外, 选择合适的cpu和gpu至关重要, 因为人工智能应用通常依赖于专门的硬件来有效地处理复杂的计算. 这种谨慎的选择有助于最大限度地提高处理能力,同时最大限度地减少能源消耗, 进一步提高人工智能数据中心的整体效率和有效性.
美光的HBM3E 8-high 24GB和HBM3E 12-high 36GB提供业界领先的性能,带宽大于1.2tb /s,比市场上任何其他竞争对手节省多达30%的电力.
当涉及到人工智能数据和机器学习数据工作负载时, 内存在决定系统的整体性能方面起着至关重要的作用. 通常用于人工智能数据和机器学习数据工作负载的两种主要内存类型是高带宽内存(HBM)和双数据速率(DDR)内存, 特别是DDR5. 哪种内存适合人工智能训练数据工作量取决于各种因素, 包括AI模型训练算法的具体要求, 自动化数据处理的规模和整体系统配置. HBM3E和DDR5都具有显著的优势, 它们的适用性取决于特定的人工智能内存用例, 预算和可用的硬件选项. 美光提供最新一代的HBM3E和DDR5用于人工智能模型训练.
HBM3E内存是带宽方面最高端的AI模型训练解决方案, 由于其先进的架构和高带宽能力,速度和能源效率. DDR5 AI训练内存模块通常比HBM解决方案更主流,更具成本效益.
如果总容量是人工智能工作负载最重要的因素, 美光CZ120内存扩展模块利用CXL标准来优化直接连接内存通道以外的性能.
理想的机器学习数据和人工智能模型存储解决方案取决于几个因素. 关键的考虑因素应该包括速度, 表演, 能力, 可靠性, 持久性和可伸缩性. 针对AI工作负载的最佳智能存储解决方案取决于应用程序的具体需求, 您的预算和整体系统配置. 美光可以为您特定的机器学习数据和人工智能模型存储需求提供一流的NVMe固态硬盘. 美光9550 NVMe固态硬盘 世界上最快的数据中心是固态硬盘吗, 内置业界领先的创新,提供卓越的PCIe®Gen5性能, 人工智能及其他领域的灵活性和安全性. 美光6500 ION NVMe固态硬盘 网络数据湖的理想高容量解决方案是什么.
1 与之前的1α节点生成相比.
2 基于JEDEC规范.
3 与市面上(2023年6月)竞争的3DS模块相比,测量数据以pJ/bit为单位.
4 经验英特尔内存延迟检查器(Intel MLC)数据比较128GB MRDIMM 8800MT/s和128GB RDIMM 6400MT/s.
5 比较128GB MRDIMM 8800MT/s和128GB RDIMM 6400MT/s在1TB时的经验流三元数据.
6 实验OpenFOAM任务能量比较128GB MRDIMM 8800MT/s和128GB RDIMM 6400MT/s.
7 与LPDDR5X的8533 Mbps相比
8 与上一代相比
9 MLC带宽采用12通道4800MT/s RDIMM+ 4x256GB CZ120 vs. RDIMM只.
10 性能比较是基于公开的数据信息,针对侧重于性能的Gen5 ssd,采用1 DWPD 7.在沙巴体育结算平台发布时提供68TB容量的固态硬盘. QD512的顺序和随机吞吐量. 一些公共资源指出了大型加速器内存(BaM),例如: http://www.tomshardware.com/news/nvidia-unveils-big-accelerator-memory-solid-state-storage-for-gpus 以及GPU发起的直接存储(GIDS),用于图形神经网络(GNN)训练工作负载,使用NVIDIA H100 GPU,在美光实验室与以性能为重点的Gen5 ssd进行了测试.
11 基于微米6500离子的公开数据表规格比较, 三星BM1743和Solidigm D5-P5336
12 基于微米6500离子和Seagate®Exos X20 HDD (20TB)的公开数据表128KB顺序写入规格,并假设两个驱动器在摄取100TB时保持其额定规格无偏差
13 基于位于德克萨斯州奥斯汀的美光数据中心工作量工程团队的测试. 竞争沙巴体育结算平台的测试是30.72TB Solidigm®D5-P5316(截至2024年7月市场上性能最高的QLC 固态硬盘,基于读写带宽数据表规格, 哪些是重要的AI存储工作负载指标. 考虑到其他竞争对手最近发布的ssd的写入带宽性能水平较低,实际的微米6500离子写入性能差可能比所注意到的要高.