5月15日 ,业界领先的芯片和半导体IP供应商Rambus 宣布推出面向下一代人工智能(AI)个人电脑( PC)内存模块的完整客户端芯片组,包含两款用于客户端计算的全新电源管理芯片(PMIC)。PMIC是实现高效供电的关键,能够为先进的计算应用提供突破性的性能表现。这两款业界领先的全新Rambus PMIC分别是适用于LPDDR5 CAMM2(LPCAMM2)内存模块的PMIC5200,以及适用于DDR5 CSODIMM和CUDIMM的PMIC5120。
搭载 Rambus PMIC 和 SPD Hub 芯片的 LPCAMM2 内存模块
搭载 Rambus PMIC、CKD 和 SPD Hub 芯片的 DDR5 CSODIMM 内存模块
这两款PMIC与客户端时钟驱动器(CKD)和串行检测(SPD)集线器共同组成了适用于AI笔记本电脑、台式电脑和工作站内存模块的完整芯片组解决方案。此外,随着这两款全新PMIC的推出,Rambus现在可以为服务器和客户端的所有JEDEC标准DDR5和LPDDR5内存模块提供完整内存接口芯片组。
Rambus内存接口芯片高级副总裁兼总经理Rami Sethi表示:“AI客户端系统的快速普及正在推动对内存子系统的新需求,亟需具有更高带宽和优化能效的内存模块。我们正通过两款客户端PMIC进一步巩固DDR5服务器PMIC系列所建立的领先优势,这两款PMIC与我们的客户端时钟驱动器和SPD集线器一同组成了完整的DDR5和LPDDR5客户端内存模块芯片组。我们适用于LPCAMM2及DDR5 CUDIMM和CSODIMM的内存接口芯片组,可帮助客户灵活应对新一代 AI PC 平台对封装形式、容量及带宽的多样化需求。”
美光移动与客户端业务部移动产品线管理副总裁 Ross Dermott 表示:“美光在 LPCAMM2 技术方面的率先布局正推动 AI PC 计算性能的提升,并凭借前所未有的模块化和灵活性重塑行业格局。Rambus 最新推出的 PMIC 解决方案是我们下一代 LPCAMM2 模块的关键组成部分,使我们能够突破内存性能的边界,并持续巩固我们在各代 LPCAMM2 技术上的行业领先地位。”
英特尔公司内存与I/O技术副总裁Dimitrios Ziakas表示:“搭载英特尔处理器的AI PC正在开启生产力、创造力和娱乐体验的新时代。最新英特尔®酷睿™超极处理器家族采用了前沿AI增强技术,具有更强大的效率和性能。从超薄笔记本到性能强大的工作站,Rambus内存接口芯片能够为企业和个人用户所使用的各种规格尺寸的PC提供支持,帮助他们充分释放AI的强大潜力。”
IDC 执行分析师 Brandon Hoff 表示:“AI 的快速发展正在重塑 PC 市场,对内存带宽和容量的需求将持续加速增长。由先进内存接口芯片组驱动的高性能 LPDDR5 和 DDR5 内存模块,将成为释放 AI 巨大潜力的关键所在。”
为满足AI等先进工作负载的需求,数据速率在不断提升,使得信号完整性(SI)和电源完整性(PI)管理愈发重要。凭借在高性能内存领域积累30多年的经验,Rambus以其信号完整性(SI)/电源完整性(PI)方面的专业技术著称。这些专业技术有助于实现DDR5和LPDDR5内存接口芯片,以更高的性能为服务器和客户端DIMM提供卓越的信号完整性和功率效率。
为了提供最高的性能和可靠性,Rambus推出了适用于所有JEDEC标准DDR5和LPDDR5内存模块的完整内存接口芯片组,包括:
值得注意的是,近期Rambus 将亮相 2025 台北国际电脑展(COMPUTEX),现场分享最新的 LPDDR5 与 DDR5 客户端 DIMM 芯片组解决方案。欢迎联系预约,与我们的内存接口芯片专家面对面交流。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。