GDDR

邊緣計算在低延遲、高帶寬、隱私保護(hù)等方面展現(xiàn)出較強(qiáng)優(yōu)勢，使得大模型在邊緣端的推理逐漸成為可能，也進(jìn)一步推動了AI推理向邊緣下沉的趨勢，以降低對云端計算的依賴、提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

車載大模型的定義尚無，傳統(tǒng)大模型即LLM的參數(shù)一般在70億至2000億之間，而早期的CNN模型參數(shù)通常不到1000萬，CNN模型目前大多做骨干網(wǎng)使用，參數(shù)飛速增加。特斯拉使用META的RegNet，參數(shù)為8400萬，消耗運(yùn)算資源很少，得分82.9也算不低；小米UniOcc使用META的ConvNeXt-B，參數(shù)8900萬，消耗運(yùn)算資源最少，得分83.8；華為RadOcc使用微軟的Swin-B，參數(shù)8800萬。相對于早期的CNN模型，這些都可以叫大模型，但要與真正意義上的ChatGPT之類的LLM大模型比，這些是小模型都稱不上，只能叫微模型。

近期，JEDEC（固態(tài)技術(shù)協(xié)會是微電子產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)）除了籌備制定新一代DDR6高性能內(nèi)存，還在積極準(zhǔn)備新一代低功耗內(nèi)存LPDDR6，主要用于智能手機(jī)、輕薄筆記本等。

內(nèi)存，對于裝機(jī)愛好者來說已經(jīng)再熟悉不過了。它是計算機(jī)的重要部件，用于暫時存放CPU中的運(yùn)算數(shù)據(jù)，以及與硬盤等外部存儲器交換的數(shù)據(jù)。簡單來說，內(nèi)存就是CPU的“草稿紙”，負(fù)責(zé)將CPU這個大腦暫時用不到的數(shù)據(jù)存放起來，以備隨時取用。這種將數(shù)據(jù)放在CPU外暫存的結(jié)構(gòu)被稱為“馮·諾依曼結(jié)構(gòu)”。即使將CPU升級為服務(wù)器級別，其數(shù)據(jù)交換方式仍舊是這樣。 不過，隨著AI時代來臨，服務(wù)器核心的算力越來越高，它與內(nèi)

作為業(yè)界領(lǐng)先的芯片和半導(dǎo)體IP供應(yīng)商，致力于使數(shù)據(jù)傳輸更快更安全，Rambus Inc.（納斯達(dá)克股票代碼：RMBS）今日宣布推出新的里程碑式產(chǎn)品，提升GDDR6內(nèi)存接口性能。Rambus GDDR6 PHY提供市場領(lǐng)先的數(shù)據(jù)傳輸速率，最高可達(dá)24 Gb/s，能夠為每個GDDR6內(nèi)存設(shè)備帶來96 GB/s的帶寬。作為系統(tǒng)級解決方案的一部分，Rambus GDDR6能夠為人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)（AI/M