NEO半導(dǎo)體推出3D X-DRAM，開啟DRAM三維化時代新篇章
近日，NEO半導(dǎo)體拓展了3D X-DRAM概念，推出了新變體技術(shù)。這項技術(shù)以3D堆疊結(jié)構(gòu)為核心理念，借鑒3D NAND閃存的經(jīng)驗，結(jié)合創(chuàng)新型單元結(jié)構(gòu)和新材料的應(yīng)用，旨在突破傳統(tǒng)DRAM在密度、功耗與性能方面的技術(shù)瓶頸，對高性能計算（HPC）...
崔 歡歡先進存力 第5頁
關(guān)注Flash、Memory、HBM、SSD、硬盤、閃存、存儲系統(tǒng)等方向的最新動態(tài)
崔 歡歡
中芯國際首季度財報亮眼，國產(chǎn)替代步入新階段
5月9日，中芯國際發(fā)布2025年第一季度財報，營業(yè)收入達163.01億元人民幣，年同比增長28.4%。歸屬于母公司所有者的凈利潤為1.88億美元，環(huán)比增長74.8%，同比增幅達161.9%。在當(dāng)前全球半導(dǎo)體市場需求不確定性增加的背景下，這一...
崔 歡歡
前ASML首席科學(xué)家林楠推動中國EUV最新突破
2025年4月29日，據(jù)南華早報報道稱，國內(nèi)研究團隊成功構(gòu)建一個以國際競爭參數(shù)運行的極紫外 (EUV) 光源平臺，突破了國產(chǎn)先進芯片的障礙。該團隊來自中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所，由曾任荷蘭ASML公司光源技術(shù)負責(zé)人的林楠領(lǐng)導(dǎo)，這項成果...
崔 歡歡
2025年盤點：AI驅(qū)動下的新一代存儲介質(zhì)們
在ChatGPT等大模型廣泛應(yīng)用的今天，企業(yè)對存儲介質(zhì)和架構(gòu)也有了新需求——要速度快、容量大、能耗低、壽命長、還能適應(yīng)多場景需求。 傳統(tǒng)的NAND Flash、DRAM已經(jīng)無法完全滿足AI、IoT、車載系統(tǒng)等對存儲的“全能”需求。加上今年新...
崔 歡歡
2025全球閃存峰會預(yù)熱：企業(yè)級SSD，你選PCIe 4.0還是5.0？?
算力、算法和數(shù)據(jù)，是AI技術(shù)持續(xù)突破的三大前提，其中，為實現(xiàn)算力的充分發(fā)揮，從NVLlink連接協(xié)議，到HBM內(nèi)存的選用，都是GPU能夠更好應(yīng)對大模型訓(xùn)練/推理的重要技術(shù)突破，哪里有瓶頸，就突破哪里！ 要么改變以適應(yīng)AI，要么為AI所改變？...
張 妮娜
企業(yè)如何破局IT現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，戴爾科技提出“解耦架構(gòu)”新思路
數(shù)智時代的IT基礎(chǔ)架構(gòu)應(yīng)該是什么樣子的？2025年4月24日，戴爾科技集團在北京舉辦2025年春季新品發(fā)布會。活動期間，戴爾科技發(fā)布多款服務(wù)器、存儲以及數(shù)據(jù)保護新產(chǎn)品，并創(chuàng)新采用“解耦架構(gòu)”以打造現(xiàn)代化數(shù)據(jù)中心，這些就是戴爾科技給出的答案。...
朱 朋博
閃存發(fā)展史觀察：技術(shù)革命與智能未來
自1967年浮柵MOSFET發(fā)明以來，閃存技術(shù)就開啟了顛覆傳統(tǒng)存儲介質(zhì)的征途。歷經(jīng)五十余年，從EPROM、EEPROM到2D NAND，再到現(xiàn)今主流的3D NAND、QLC、CXL、HBM等新興存儲技術(shù)，閃存市場幾度更迭、企業(yè)浮沉，構(gòu)筑起龐...
崔 歡歡
戴爾科技以全棧創(chuàng)新解決方案智領(lǐng)行業(yè)新未來
中國 北京 – 2025年4月24日，以“為極致·更極智”為主題的2025年戴爾科技集團春季新品發(fā)布會在北京隆重舉行。秉持對技術(shù)邊界的不懈探索與對人文需求的深刻洞察，戴爾科技以“極致”的技術(shù)追求和“極智”的戰(zhàn)略遠見，回應(yīng)企業(yè)現(xiàn)代化升級與用戶...
朱 朋博
SK海力士2025年Q1財報劃重點：AI芯片需求疊buff獲高利潤、DRAM營收首次超越三星
今天，韓國半導(dǎo)體廠商SK海力士公布了2025年第一季度財報，得益于人工智能芯片需求的激增以及客戶在美關(guān)稅實施前的提前備貨，公司實現(xiàn)了營業(yè)利潤7.44萬億韓元（約合51.9億美元），同比增長158%，營收達17.64萬億韓元，同比增長42%，...
崔 歡歡
世界讀書日：AI與存儲領(lǐng)域書單推薦
伴隨AI與存儲技術(shù)的深度融合，先進存力已成為驅(qū)動智能時代的支柱，為AI的高效推理與實時決策提供底層支撐。從大模型訓(xùn)練所需的TB級帶寬到邊緣設(shè)備毫秒級響應(yīng)的低延遲存儲，從傳統(tǒng)“數(shù)據(jù)倉庫”到具備自感知能力的智能存儲系統(tǒng)，AI與存儲的協(xié)同進化正重...
張 妮娜