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美光探索“近GPU NAND”技术,AI大模型有望突破显存容量瓶颈

2026-09-05 519

近日,据TechPowerUp等多家科技媒体报道,美光正在探索一项名为“近GPU NAND”(near-GPU NAND)的新型高耐久性NAND闪存模块技术。该技术旨在打破传统存储架构的层级壁垒,将NAND闪存从远端存储池迁移至紧邻GPU的位置。

这项技术的核心思路是让GPU能够直接访问一个容量达数百GB级别的NAND存储池,而存储模块本身可以部署在GPU封装内部或PCB板上,工作方式与HBM、GDDR7等现有高带宽存储方案类似。与传统TLC或QLC NAND闪存产品相比,这种新型NAND芯片适当降低了存储密度,将研发重心放在了提升I/O速度、传输带宽和读取速度上。

在存储层级中,这项技术定位于显存与普通存储之间,作为一个全新的高速缓冲层。它主要用于处理那些对延迟和带宽要求不如传统HBM或DRAM模块严苛,但又需要比普通存储更快响应的工作负载。若该技术成功落地,有望破解大语言模型推理过程中长期受限于显存容量的现实瓶颈。

需要指出的是,美光方面尚未公布该技术的具体产品时间表及详细技术参数。目前,“近GPU NAND”仍处于研究探索阶段,其最终能否商业化落地以及市场反响如何,仍有待进一步观察。

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