#139. AI硬件和存储设备的最新进展

AI硬件的发展与挑战
大语言模型的兴起显著推动了AI硬件需求的变革，尤其是对GPU计算加速技术和高带宽内存（HBM）的依赖。以Transformer架构为核心的大语言模型（如ChatGPT）参数规模达千亿级别，需依赖GPU的并行计算能力和HBM内存技术，其带宽需求远超传统计算机视觉模型。英伟达凭借CUDA生态和硬件性能占据主导地位，但其高带宽内存技术依赖SK海力士等厂商，形成供应链壁垒。
存储设备的现状与瓶颈
机械硬盘通过HAMR等技术持续扩展容量，单盘突破30TB，但其带宽和IOPS限制使其主要应用于冷数据存储。闪存虽在3D堆叠技术上提升密度，但成本优化挑战显著，多比特单元（如QLC）的信号处理难度增加。存储成本性价比平衡仍是核心问题，AI推理场景中，HBM内存的高带宽特性成为刚需，但产能和供应链限制影响普及。
推理芯片与未来技术探索
推理芯片应用场景呈现多样化，云端大模型依赖GPU集群，而边缘计算（如AI PC）则采用NPU等轻量化方案。非冯诺依曼架构和存内计算（如近存储计算）成为研究方向，试图解决数据搬运能耗问题。存储技术未来趋势聚焦于新型介质（如陶瓷存储）和量子存储探索，但短期内主流仍依赖成熟技术迭代。AI硬件与存储设备的协同创新将持续驱动行业格局变化。