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SK हाइनिक्स और NVIDIA ने अगली पीढ़ी की मेमोरी को साथ मिलकर विकसित करने के लिए एक बहु-वर्षीय साझेदारी की घोषणा की, जिसमें SK हाइनिक्स NVIDIA के Vera Rubin AI सुपरकंप्यूटरों और Jetson Thor रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्मों के लिए चिप्स की आपूर्ति करेगा।

इस NVIDIA-SK हाइनिक्स साझेदारी के केंद्र में कौन-सी मेमोरी तकनीक है?

HBM4 (हाई-बैंडविड्थ मेमोरी)
NVIDIA और SK हाइनिक्स ने AI फैक्ट्रियों के लिए HBM4 मेमोरी को आगे बढ़ाने हेतु एक बहु-वर्षीय तकनीकी साझेदारी की घोषणा की, जिसमें SK हाइनिक्स ने कथित तौर पर NVIDIA के HBM4 ऑर्डरों का सबसे बड़ा हिस्सा हासिल किया। हाई-बैंडविड्थ मेमोरी पारंपरिक मेमोरी की तुलना में GPU तक डेटा प्रवाह को नाटकीय रूप से बढ़ाने के लिए कई DRAM डाई को लंबवत रूप से जमा करती है।

HBM4, यानी हाई-बैंडविड्थ मेमोरी, NVIDIA और SK हाइनिक्स के साझेदारी के केंद्र में है। HBM4 कई DRAM मेमोरी चिप्स को खड़ी परतों में जमाकर और उन्हें बेहद छोटे, चौड़े रास्तों से जोड़कर काम करता है, जिससे डेटा किसी सर्किट बोर्ड पर सपाट रखी मेमोरी चिप्स की तुलना में कहीं ज़्यादा तेज़ी से GPU तक पहुँच पाता है—यह आज के सबसे बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए बेहद महत्वपूर्ण है।

DDR6 अगली पीढ़ी का मेमोरी स्टैंडर्ड है जो सामान्य कंप्यूटरों के लिए है, न कि ख़ास AI एक्सेलेरेटर के लिए, और GDDR7 मुख्य रूप से वीडियो गेम रेंडरिंग संभालने वाले ग्राफ़िक्स कार्ड के लिए बनाया गया है। इनमें से कोई भी बड़े पैमाने के AI प्रशिक्षण हार्डवेयर की उस अत्यधिक बैंडविड्थ ज़रूरत के लिए नहीं बना, जिसके लिए HBM4 बना है।

आज के AI हार्डवेयर में असली रुकावट अक्सर कच्ची प्रोसेसिंग पावर नहीं, बल्कि मेमोरी बैंडविड्थ होती है, क्योंकि अगर डेटा चिप तक तेज़ी से न पहुँचे तो उसकी गणनाएँ बेकार हैं—और यही वह समस्या है जिसे HBM जैसी स्टैक्ड मेमोरी हल करने के लिए बनाई गई है।

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