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AI对硬件的利好也已呈现,存储周期开始向上。作为全球存储龙头,美光科技最新中报显示,截至2024年2月29日半年度亏损同比缩窄,续亏4.41亿美元,上年同期亏损25.07亿美元;总营收105.5亿美元,同比增长35.64%。此外,该公司周三发布公告,称第三财季营收将在64亿美元至68亿美元之间,分析师平均预期为59.9亿美元。
业内人士称,美光科技营收超预期主要是受到人工智能硬件需求提振。在此消息影响下,美光科技盘后飙涨超18%。此前该股价已经创出历史新高,最新收盘市值达7500亿元,年内累计涨幅接近13%。
区块城市(广州)科技发展
几秒拥有NFT,ipfs分布式文件
存储
,就来BlockCity区块城市,不只是元宇宙地产ipfs分布式文件
存储
,加入去中心化的元宇宙,成为永久居民
2024-10-31 10:29
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2024年AI应用元年有两个条件:1.大模型达到可使用状态:这点从Kimi用户好评如潮中可以看出。2.大模型公众可触达:目前Kimi已经面向全社会开放使用。Kimi智能助手是AGI进程中的又一“里程碑”,宣布大模型正式进入“长文本时代”。继续坚定2024年是AI应用元年,应用端商业化进程持续加速。
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存储涨价行情也持续发酵。据闪德资讯报道,三星电子将在2024 年3—4 月与主要移动、PC 和服务器客户重新谈判价格,预计将推动价格上涨15%—20%。据市调公司数据,NAND闪存价格已经连续5 个月上涨,其中2024年1月份USB 通用NAND闪存卡(128Gb 16G×8 MLC)的固定成交价格为4.72 美元,环比上涨8.87%,2 月份继续环比增长3.82%至4.9 美元。
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当地时间3月21日,苹果低开低走,收跌4.09%,报171.37美元,创2023年8月4日以来最大单日跌幅,最新市值2.6万亿美元。其市值一夜蒸发超1100亿美元(约合人民币8000亿元)。
消息面上,据央视新闻,当地时间3月21日,美国司法部长梅里克·加兰在当天的新闻发布会上表示,美国司法部和十几个州的总检察长对苹果公司提起反垄断诉讼,指控苹果公司利用其对苹果产品硬件和软件的控制垄断手机市场,损害了消费者、开发商和竞争对手公司的利益。
据悉,美国司法部和16名总检察长向新泽西州联邦法院提起的诉讼称,苹果公司的反竞争行为超出了其手机和手表正常业务范围。
加兰表示,最高法院将垄断行为定义为“控制价格或排斥竞争的行为”。司法部官员还表示,并不排除利用拆分公司的措施解决这起反垄断诉讼。
苹果公司表示,遵守监管规定会花费大量资金,可能阻止其推出新产品或服务,并可能损害客户需求。
苹果声明称,无论从事实上还是法律上看,这宗诉讼都站不住脚,苹果日复一日创新,打造人们喜爱的技术,设计能无缝协作的产品,保护人们的隐私和安全,为用户创造美好体验。苹果认为,本案威胁到苹果的立身之本、让自身产品能在激烈竞争中脱颖而出的原则,警告它将“开创一个危险的先例,让政府对设计民众的技术方面能施以重手”,并承诺将为自己“大力辩护”。
值得注意的是,当地时间3月4日,欧盟委员会执行副主席兼竞争专员韦斯塔格在社交媒体上表示,欧盟于当天对苹果公司处以18.4亿欧元罚款,理由是苹果在流媒体音乐业务中有垄断行为。
韦斯塔格说,苹果10年来“滥用”苹果商店在流媒体音乐软件发布方面的优势地位,阻止流媒体音乐软件商告知消费者“在苹果生态系统以外有其他更便宜”的付费音乐服务,从而违反了欧盟的反垄断法规。
流媒体音乐软件提供商通过苹果商店提供服务时,需要向苹果公司交纳30%的佣金,且无法在苹果设备上向消费者说明总价中包含该佣金、无法向消费者提供更便宜选项的链接,甚至也无法通过电子邮件告诉消费者存在其他更便宜的选项。
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据界面新闻,随着国内算力的供需缺口扩大,华为算力正成为英伟达之后,被市场抢购的新产品。
3月21日,记者从华为内部以及采购方渠道了解到,2023年华为算力GPU出货量大概在十万片,2024年产能增加到几十万片,但是,目前下单需求已经达到上百万片。光今年一月份,订单就已经下了几十万片。
另外一位华为内部人士对记者说,目前新增下单的客户很多,虽然增加了产能,但仍然供不应求,等货还要很长的时间。
华为算力的价格也在水涨船高。从多方代理商了解,华为于2023年8月推出的算力GPU上市价格约7万元,之后至少经历了两次提价,目前市价在12万左右。
记者获悉,目前华为算力一共有三个客户梯队,第一类主要是三大运营商和政务类客户,第二类主要是互联网客户,第三类是其他公司。
由于算力紧缺,客户为了尽快拿到产品,都在想尽办法希望挤入第一梯队。“比如华孚时尚,为了进入第一梯队,已经在跟西部地方政府合作。”上述采购方人士说,第一梯度客户通过超聚变下单,一台服务器插8张卡,大概三个月时间可以交付。
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自2021年以来,存储芯片产业进入长达近两年的下行周期,这也导致存储芯片厂商的利润持续走低,甚至一度陷入亏损状态,例如,2023年全年,三星综合营业利润为6.6万亿韩元,较上年同期下降84.86%。SK海力士则是累计营业亏损为7.7303万亿韩元,净亏损为9.1375万亿韩元。一直到2023年第四季度,两大存储厂商才逐渐恢复盈利能力。这个扭亏为盈的关键点正是GPU的爆发式增长。
GPU在进行大量数据处理时,特别是在高性能计算、人工智能和图形处理等领域,对存储带宽和容量的需求极高。GDDR(一种用于图形处理器和高性能计算模块的显存类型)和HBM具有的高带宽、低功耗和低延迟的特性,正是GPU所最需要的。各大存储芯片企业纷纷开始研究这两个存储芯片品类。
芯谋研究企业服务部总监王笑龙在接受《中国电子报》记者采访时表示,为满足GPU对高带宽的需求,HBM技术通过堆叠内存芯片并利用硅中介层直接连接到GPU,大幅度提高了内存带宽。随着GPU需求的增长,HBM2、HBM2E乃至最新的HBM3等迭代版本将不断推出,进一步提升了带宽和容量,同时降低功耗。
在GPU市场需求引导下,各大存储芯片企业的GDDR和HBM订单拿到手软。SK海力士近期表示,根据截至今年底的生产能力,目前已经完成了对2025年HBM内存产能的分配。三星也是不甘示弱,称自身HBM订单也已售罄,预估明年不会出现HBM内存供过于求的情况。美光也表示,已经基本完成了2025年的HBM内存供应谈判,预计在2024年9月结束的本财年中,HBM内存将带来数亿美元的营收,而在2025财年,相关业务的销售额预计将增加到数十亿美元。
产能方面,HBM厂商为满足HBM3E内存需求,SK海力士计划大幅增加1bnm制程DRAM内存产能。目标到今年年底将1bnm内存晶圆投片量增至9万片,明年上半年进一步增加到14~15万片。为此,SK海力士计划将其位于京畿道利川市的M16内存晶圆厂升级至1bnm工艺。而三星预计到2024年底,现有设施将全部使用完毕。新的P4L工厂计划于2025年完工,而15号生产线工厂将从1Y纳米工艺过渡到1bnm及以上工艺。
下一代技术方面,SK海力士计划将HBM新产品的供应周期从2年加快至1年。此外,还计划在2025年和2026年完成HBM4(第6代)和HBM4E(第7代)的技术开发和量产。三星同样表示,HBM4内存计划于明年完成开发,2026年实现量产。而美光已经开始出样12层堆叠的HBM3E内存,预计这将成为2025年业绩的重要驱动力。
据Mordor Intelligence预测,从2024年到2029年,HBM市场规模预计将从约25.2亿美元激增至79.5亿美元,预测期内复合年增长率高达25.86%。
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CPU与GPU齐头并进深度融合
在此前的台北电脑展上,英伟达、AMD、英特尔的首席执行官的演讲句句都离不开GPU,“明争暗斗”地发布了关于CPU与GPU协同的最新解决方案,性能增量一个比一个惊人,可见GPU对于CPU的提升作用。
CPU是中央处理器,负责程序控制、顺序执行等操作,是信息处理、程序运行的最终执行单元。而GPU是图形处理器,加入系统之后,GPU可以在CPU的控制下协同工作,分担部分原本由CPU负责的工作,尤其是在图形渲染、3D图形加速以及大规模并行计算等需要处理大量数据的领域表现出色。这使得CPU可以将更多的资源用于执行其他任务,提高了系统的整体性能。因此,如何促进CPU与GPU进一步协同工作,提升系统整体性能和效率就成为了各大CPU企业所重点关注的课题。
为此,英伟达、AMD、英特尔等国内外领军企业想到的第一个办法是开发CPU与GPU的异构计算平台。通过开发如NVLink、CCIX、CXL和Gen-Z等高速互连技术,加强CPU与GPU之间的数据传输速度和效率,使得两者能更紧密、高效地协同工作。
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黄仁勋提出,英伟达将在2026年推出最新的Vera CPU和Rubin GPU,并组成Vera Rubin超级芯片,有望取代现有的Grace Hopper超级芯片。此外,Rubin平台还将搭载新一代NVLink 6 Switch,提供高达3600 GB/s的连接速度,以及高达1600 GB/s的CX9 SuperNIC组件,确保数据传输的高效性。
除了建立异构计算平台,半导体行业专家池宪念表示,还要优化软件与编程模型。为了解决CPU与GPU之间的通信瓶颈,企业投入资源开发了新的编程模型和库,如CUDA、OpenCL、DirectX、Vulkan、oneAPI等,使得开发者能够更便捷地编写跨CPU和GPU的并行程序,充分利用两者的计算优势。在某些应用场景下,企业还可以集成特定的硬件加速器(如AI加速器、网络加速器)与CPU和GPU一起工作,以实现特定任务的极致加速,满足云计算、边缘计算、数据中心等领域的特定需求。
此外推进系统架构的创新也是关键环节,例如AMD推出的APU(加速处理器),将CPU与GPU集成在同一块芯片上,实现了更紧密的集成和更低的延迟,为轻量级计算任务提供高效解决方案。英伟达也发明了一种新架构,将GPU与CPU相结合,两个处理器能独立且自主地运行。可以让原本需要100个时间单位才能完成的任务,现在可能仅需1个时间单位即可完成。并且,这种架构可以实现高达100倍的加速计算,而功率仅增加约3倍,每瓦性能比单独使用CPU提高25倍,成本仅上升约50%。此外,RISC-V架构也在探索包括CPU与GPU核心的一体化设计,有望在性能和能效上取得新突破。
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