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大A难民转战美股东山再起、 超级热爱体验好的产品、一个有温度的菜橘!
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Fissato in alto
L'era dell'AI, ultimamente il settore delle memorie nel mercato azionario USA è sempre al centro dell'attenzione, NAND, DRAM, HBM volano ovunque, sapete tutti cos'è? 😂 Ecco un post informativo per aumentare un po' la conoscenza
1. NAND
Pronuncia /nænd/, simile al cinese "南德".
Nome completo NAND Flash, ovvero memoria flash.
Caratteristica principale: non perde dati quando è spenta, memorizzazione persistente.
È ovunque intorno a noi, SSD, chiavette USB, schede di memoria, la memoria interna di 256G, 1TB dei telefoni, tutto è NAND, anche i grandi SSD nei server aziendali.
Il core business di SanDisk (SNDK) è proprio NAND, i dataset AI, i database vettoriali, alla fine sono tutti immagazzinati su di essa.
In poche parole, serve per conservare dati.
2. DRAM
Pronuncia /ˈdræm/, simile a "zhuài mǔ".
Nome completo Dynamic Random Access Memory, memoria dinamica ad accesso casuale, ovvero la memoria di lavoro.
Perde tutti i dati quando è spenta, ma è molto più veloce della NAND.
Prodotti corrispondenti: moduli di memoria per computer, memoria RAM da 12G/16G per smartphone, memoria per server.
I dati temporanei durante i calcoli della GPU vengono messi nella DRAM.
In poche parole, serve per eseguire operazioni, non conserva a lungo ma è veloce.
3. HBM
La pronuncia non è necessaria, si leggono semplicemente le lettere.
Nome completo High Bandwidth Memory, memoria ad alta larghezza di banda, versione avanzata della DRAM.
La DRAM normale è distribuita sulla scheda madre, l'HBM impila verticalmente più strati di chip, massimizzando la larghezza di banda.
Le GPU AI di fascia alta come Nvidia H100/H200, AMD MI series, hanno HBM come standard.
Nota che HBM non è una categoria indipendente, in fondo è ancora parte della famiglia DRAM, solo una forma avanzata.
La produzione è principalmente affidata a tre aziende: Micron (MU), Samsung, SK Hynix.
Infine, ricordate più o meno così: NAND serve per conservare, DRAM serve per eseguire, HBM è la versione super veloce dedicata all'AI.
Ora è tutto chiaro? #AI 🦧 #ConoscenzeMercatoUSA

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