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美光探索近GPU NAND闪存技术

有望支撑更大规模人工智能模型
发布日期:2026-09-04
来源:环球网科技

9月3日消息,据TechPowerUp报道,美光公司近日正在开展一项新型高耐久性NAND闪存模块技术研究,计划改变传统存储部署模式,将闪存模块部署在距离GPU更近的位置,摆脱以往经由多重协议接入远端存储池的架构局限,为人工智能大模型运行开辟新思路。

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这项被称作“近GPU NAND”的技术,力求在存储密度与耐久性能之间实现平衡优化,主要面向非极致低延迟、超高带宽类业务场景。按照技术构想,该方案能够支持GPU直接访问数百GB容量的NAND存储资源,存储芯片可布置于GPU封装内部或是印刷电路板之上,工作逻辑与HBM、GDDR7等高速存储技术有异曲同工之处。

对比传统TLC、QLC NAND闪存产品,该新型NAND芯片适当降低存储密度,将研发重心放在提升输入输出速率与传输带宽上。作为介于显存与普通存储之间的全新高速缓冲层级,该技术对于运行超大规模人工智能大语言模型具备突出价值。若这项技术实现落地应用,将有望破解大语言模型推理过程中受限于显存容量的现实瓶颈,为大模型进一步扩容、高效运行提供硬件层面的新路径。

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