利用SEMulator3D虚拟工艺建模平台应对存储器制造挑战

LightOS完全通过了VMware vSphere 7 Update 3的认证

根据预测，到2031年新兴存储器的市场规模将达到440亿美元，可以是独立的存储芯片，也可以是微控制器、ASIC甚至计算处理器中的嵌入式存储器，它将取代包括NOR闪存、SRAM和DRAM在内的现有存储器。

人工智能（AI）发展到今天，业内批评人士认为，目前内存是其发展的最大瓶颈。因为无法加速处理器和内存之间的数据传输，内存性能瓶颈阻碍了实际应用。本文将探讨CPU和内存之间的瓶颈及未来发展趋势。

在SK海力士、美光退出128层3D NAND之后，长江存储于今年4月份宣布推出128层堆栈的3D NAND闪存。与三星（V-NAND）、美光（CTF CuA）和SK hynix（4D PUC）的现有128L 512Gb 3D TLC NAND产品相比，长江存储128层Nand裸片尺寸更小，这使得它的比特密度最高，其工艺在容量、位密度和I/O速度方面有很多优势。

随着在人工智能/机器学习（AI/ML）领域越来越多的厂商不断发力，内存产品设计的复杂性也快速上升，并对带宽提出了更高的要求。

“永生”是中外科幻故事常见的议题，在《超验骇客》中，天才科学家威尔遭遇枪击，涂抹了放射性物质的子弹在慢慢销蚀了威尔的生命。于是他的妻子和好友把他的意识数据化后，上传到智能电脑中，威尔成功在虚拟世界中复生。日前，一篇三星电子研发团队和美国哈佛大学共同发表了的研究论文中，提到了类似于《超验骇客》中的技术，他们提出了一种新方法，准备在一个存储芯片上“反向工程”（复制）人类的大脑。

随着DDR技术的进步，容量16GB的DDR4内存条已是随处可见，但是你见过16GB的DDR4颗粒吗？目前主流的单颗粒容量是1GB或者2GB，那16GB容量的 DDR4颗粒是怎么做到的呢？今天我们来聊聊能够实现单颗粒16GB DDR4的SIP技术。

采用FPGA的嵌入式设备领域比汽车行业更加广泛和深入，因此对这些设备而言，能够利用各种不同类型的组件尤为重要。

尽管谷歌Pixel 6还未发布，但其搭载的Google Tensor 处理器早已引起了网友的关注及讨论：Tensor能否赶上苹果A系列芯片的性能？Tensor真的会使用最新最好的技术吗？对比Snapdragon 888、Exynos 2100是否有优势？

三星将 PIM 纳入高带宽内存（HBM）。PIM 将在 AI 数据处理不断增长的需求与当前难以满足这些需求的内存解决方案之间提供及时的桥梁。

如何看待带有 HBM2-PIM 的 Aquabolt-XL 用于机器学习（ML ) 加速器和其他人工智能 (AI) 应用。

如今，机器学习在很多智能手机中都有应用，从系统性能、翻译到语音指令和摄像头质量，机器学习在方方面面都有帮助。现在，三星宣布将为其智能手机 RAM 模块带来类似的智能技术。

提供HBM3的内存子系统解决方案，包含完全集成的PHY和数字控制器；高达8.4Gbps的数据速率，为人工智能/机器学习（AI/ML）和高性能计算（HPC）应用提供TB级带宽加速器；利用领先市场的HBM2/2E专业经验和用户基数，加速客户基于下一代HBM3内存设计的实现