Davamlı öyrənən süni intellekt hələ də yaddaş yarımkeçirici bazarını genişləndirir.

Müəyyən AI-nin yavaşlaması ilə bağlı fikirlər səslənsə də, davamlı öyrənən AI yaddaş yarımkeçirici bazarını genişləndirməyə davam edir1/ Son dövrlərdə AI inkişaf sürətinin azaldılması barədə çıxışlar olsa da, süni intellektin davamlı şəkildə yeni məlumatlar öyrənməsinə imkan verən davamlı öyrənmə texnologiyası yaddaş yarımkeçirici bazarında yeni artım gücünə çevrilir.2/ Qlobal investisiya bankı Citi-nin proqnozuna görə, gələn il dünya üzrə HBM bit tələbatı bu illə müqayisədə 62% artaraq 75.2 milyard Gb-a çatacaq.3/ Citi davamlı öyrənməni HBM tələbatının kəskin artmasının əsas səbəblərindən biri kimi qeyd edir və təhlil edir ki, təlim və inferensiya təkrarlandıqca təkcə HBM deyil, həmçinin server DRAM və korporativ səviyyəli SSD tələbatı da eyni vaxtda artacaq.4/ Hazırda, əksər generativ AI-lar əvvəlcədən öyrədilib sonra cavab vermə üsulundan istifadə edir, belə ki, yeni məlumatlar avtomatik olaraq uzunmüddətli biliyə daxil edilmir və nəticədə məhsuldarlıq problemləri yaranır.5/ Davamlı öyrənmədə təlim və inferensiya arasındakı sərhəd qeyri-müəyyənləşir, məqsəd isə AI-nin xidmət göstərmə prosesində də yeni məlumat və təcrübə öyrənməsi və onları mövcud biliklə birləşdirməsidir.6/ Süni intellekt daim yeni məlumat öyrənərkən eyni zamanda mövcud möhtəşəm verilənlərə də giriş imkanı olmalıdır, buna görə daha böyük yaddaş tutumu tələb olunur. HBM-dən əlavə, server DRAM və NAND əsaslı eSSD-lərin birgə istifadəsi də vacib olur.7/ Inferensiya prosesində də öyrənmə baş verdiyinə görə yalnız ötürmə qabiliyyəti ilə dar boğazların qarşısını almaq olmur, buna görə PIM kimi yaddaşa yaxın hesablama texnologiyalarına ehtiyac arta bilər.8/ Samsung Electronics AI sürətləndiricinin üzərində HBM-i birbaşa yığan zHBM texnologiyasını təqdim edib, SK hynix isə PIM, SALT-KV və HBF strukturlarını tanıdaraq mövcud GPU-HBM strukturunun məhdudiyyətlərini aşmağa çalışır.