К содержанию
Новости

SK Hynix будет поставлять память для платформ Nvidia Vera Rubin AI и ПК на базе RTX Spark

SK Hynix будет поставлять память для платформ Nvidia Vera Rubin AI и ПК на базе RTX Spark
Фото: iXBT

SK Hynix объявила, что будет поставлять микросхемы памяти нового поколения для платформы Nvidia Vera Rubin AI и ПК на базе RTX Spark. Компании подписали многолетнее технологическое соглашение. Его цель, сосредоточиться на растущем спросе на память для систем искусственного интеллекта и расширить использование передовых полупроводниковых устройств памяти на предприятиях по всему миру, которые занимаются разработкой ИИ.

В SK Hynix говорят, что компания пытается закрыть разрыв, возникший на фоне продолжающегося кризиса памяти. Вместе с Nvidia производитель чипов также рассчитывает развивать инфраструктуру искусственного интеллекта, которая объединяет персональный и физический ИИ.

Помимо этого SK Hynix будет распространять свои микросхемы памяти нового поколения для крупных ИИ‑разработок. Речь идет о полупроводниках Nvidia Vera Rubin AI, процессорах Vera, ПК на базе RTX Spark и робототехнических платформах Jetson Thor. В рамках технологического альянса компании собираются применять ИИ при проектировании и производстве микросхем, используя библиотеки CUDA-X и PhysicsNeMo. Ожидается, что это ускорит TCAD и улучшит собственные коды моделирования. Параллельно SK Hynix работает над цифровыми двойниками производственных фабрик, чтобы обеспечить автономную работу фабрик и оптимизировать производственные процессы.

Ключевые факты

  • SK Hynix будет поставлять микросхемы памяти нового поколения для платформ Nvidia Vera Rubin AI и ПК на базе RTX Spark.

  • Nvidia и SK Hynix заключили многолетнее технологическое соглашение для удовлетворения рыночного спроса на микросхемы памяти для ИИ.

  • Память SK Hynix планируется использовать в разработках, включая полупроводники Nvidia Vera Rubin AI, процессоры Vera, ПК RTX Spark и робототехнические платформы Jetson Thor.

  • В рамках альянса компании применяют ИИ в проектировании и производстве чипов, используя библиотеки CUDA-X и PhysicsNeMo для ускорения TCAD и улучшения кодов моделирования.