GMIF2025解码联芸科技:从轻量到高负载AI全场景布局
近期,由深圳市存储器行业协会、北京大学集成电路学院主办的第四届GMIF全球存储器行业创新峰会在深圳湾万丽酒店成功举办。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,汇聚全球原厂、主控、模组、封测、设备、材料及终端厂商,共同探讨AI时代存储产业的技术演进与生态进阶。联
科技 pcie 轻量 gmif2025 gmif2025解码 2025-10-29 17:04 4
近期,由深圳市存储器行业协会、北京大学集成电路学院主办的第四届GMIF全球存储器行业创新峰会在深圳湾万丽酒店成功举办。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,汇聚全球原厂、主控、模组、封测、设备、材料及终端厂商,共同探讨AI时代存储产业的技术演进与生态进阶。联
科技 pcie 轻量 gmif2025 gmif2025解码 2025-10-29 17:04 4
近日,由深圳市存储器行业协会、北京大学集成电路学院主办的第四届GMIF全球存储器行业创新峰会在深圳湾万丽酒店隆重举行。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,汇聚全球原厂、主控、模组、封测、设备、材料及终端厂商,共同探讨AI时代存储产业的技术演进与生态进阶。
9月25日,第四届GMIF2025创新峰会在深圳湾万丽酒店隆重召开。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,聚焦存算技术趋势、AI应用落地与产业链协同三大方向,汇聚全球存储与AI产业精英,共同探讨AI时代下存储技术的演进与生态共建。
铠侠BiCS Flash已经成为推动存储行业创新的重要产品,特别是近期AI算力加速,高效能数据交互变得愈发关键。围绕如何更高效使用BiCS Flash TLC和QLC的话题,铠侠在近期参加了2025全球存储产业创新峰会(Global Memory Innova
作为全球存储产业年度盛会之一,本届峰会同期设立的GMIF2025展览展示区吸引20余家产业链头部企业集中亮相,通过前沿产品陈列与技术方案演示,全方位呈现DRAM、NANDFlash、存储主控芯片、存储模组、半导体设备与材料、AI智能终端等领域的创新成果,为全球
创新 展台 产业链 gmif2025 gmif2025展台 2025-09-29 21:25 4
9月25日,由深圳市存储器行业协会、北京大学集成电路学院主办,爱集微(上海)科技有限公司协办“第四届GMIF2025创新峰会(Global Memory Innovation Forum)”在深圳湾万丽酒店成功举办。峰会同期重磅揭晓了GMIF2025年度大奖,
9月25日,由深圳市存储器行业协会、北京大学集成电路学院主办,爱集微(上海)科技有限公司协办“第四届GMIF2025创新峰会(Global Memory Innovation Forum)”在深圳湾万丽酒店成功举办。峰会同期重磅揭晓了GMIF2025年度大奖,
9月25日,第四届GMIF2025创新峰会在深圳成功举办。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,汇聚产业链上下游企业代表,围绕存算技术演进、AI场景落地与生态协同等关键议题展开深度交流,共同探讨存储产业的创新发展路径。
创新 慧荣 sand gmif2025 gmif2025峰会 2025-09-28 21:35 5
9月25日,第四届GMIF2025创新峰会在深圳万丽湾酒店圆满落幕。本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,汇聚全球存储产业链上下游领军企业、技术专家与行业领袖,共同探索AI驱动下存储技术的演进路径与产业机遇。三星电子副总裁、Memory事业部首席技术官Kev
9月25日,第四届GMIF2025创新峰会将在深圳湾万丽酒店举办,本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,将围绕存算技术趋势、AI应用落地与产业链协同三大方向,共同探讨AI时代下存储产业的创新路径与生态共建。
随着AI大模型训练与边缘推理的加速落地,存储主控芯片正迎来深刻的技术变革:接口向PCIe Gen5/Gen6快速演进,推动主控在4nm先进工艺、高吞吐与低功耗设计上持续突破;在系统架构层面,主控深度参与计算存储融合,通过支持NVMe 2.0、CXL缓存扩展、S
随着AI大模型训练与边缘推理的加速落地,存储主控芯片正迎来深刻的技术变革:接口向PCIe Gen5/Gen6快速演进,推动主控在4nm先进工艺、高吞吐与低功耗设计上持续突破;在系统架构层面,主控深度参与计算存储融合,通过支持NVMe 2.0、CXL缓存扩展、S
9月25日,第四届GMIF2025创新峰会将在深圳湾万丽酒店举办,本届峰会以“AI应用,创新赋能”为主题,将围绕存算技术趋势、AI应用落地与产业链协同三大方向,共同探讨AI时代下存储产业的创新路径与生态共建。
AI正从数据中心向边缘端侧下沉,持续赋能科学研究、医疗健康、教育创新等关键领域,让智能真正融入日常生活。随着算力需求激增,存储作为数据的承载核心,其延迟、容量、耐用性及成本方面的表现,直接决定 AI 的实际应用成效。