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メモリコスト

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first_img アップルの在庫は前年同期比で154%増加し、メモリコストは引き続き上昇しています。

アップルが月曜日に発表した2023年度第4四半期の業績は、同社が在庫を引き続き蓄積していることを示しており、特にコンピュータメモリが目立つ。在庫は第3四半期の110.9億ドルから第4四半期の145.4億ドルに増加し、前四半期比で31.1%の増加を記録した。また、前年同期比では2022年の第4四半期の57.2億ドルから154.3%の増加となった。アップルは12月の四半期の粗利率を45%から46%と予想しており、主に高いメモリコストの影響を受けている。9月の四半期の粗利率は47.9%だった。アップルのCEOであるジョン・ターナスはアナリストとの電話会議で、現在のメモリ価格は前例のないものであると述べた。彼は9月の四半期のメモリコストが6月の四半期よりも高く、在庫の利益と一部の非メモリコンポーネントのコストの低下によって相殺されているとし、12月の四半期にはメモリコストがさらに上昇すると予想している。ターナスは、高いコストは今年の初めに行われた製品の値上げによって一部相殺されると述べた。これには6月末のMacとiPad、9月のiPhoneの値上げが含まれる。12月以降もメモリコストは引き続き上昇し、在庫の利益は時間とともに減少すると予想されている。供給を改善するために、製造の調達義務は6月から9月の四半期にかけて330億ドル増加した。COOのサビフ・カーンも電話会議に出席し、調達義務の増加を再確認したが、将来的なさらなる値上げを排除することはなかった。アップルは今四半期のiPadの販売が供給制限に起因しているとし、iPadの収益は62億ドルで、アナリストの予想である67億ドルを下回り、前年同期比で10%減少した。一方、iPhoneとMacの販売は予想を上回った。

first_img GoogleはAIサーバーのメモリコストが75%を突破したと発表し、ソフトウェアとハードウェアの二元戦略を推進しています。

SEMICON Taiwan 2026 メモリサミットが1日に開催され、Alphabet傘下のGoogle CloudサプライチェーンインフラストラクチャのシニアディレクターNikhil Cherianは、マルチモーダルおよびハイブリッドエキスパートアーキテクチャの普及に伴い、AI計算が計算能力の制約からメモリの制約に移行したと指摘しました。高性能メモリはAIサーバーハードウェアの材料リストコストの75%以上を占めています。容量、帯域幅、消費電力のボトルネックに直面し、Googleは推論とトレーニングハードウェアの分流、無損失量子化ソフトウェアアルゴリズムなどのソフトウェアとハードウェアの二重戦略を通じて、AIメモリのボトルネックを突破しました。Googleはハードウェアアーキテクチャにおいて分流戦略を採用し、低遅延推論向けのTPU 8iおよび超大規模トレーニング向けのTPU 8tを発表しました。TPU 8iは288 GBの高帯域幅メモリを搭載し、チップ上のSRAM容量を3倍の384 MiBに増加させ、動的対話状態とキー値キャッシュをチップ内部に配置し、ゼロチップ外遅延を実現しました。TPU 8tは9600個のチップで構成される超大型計算クラスターを通じて、HBM共有プールが2 PBの規模に達し、チップ外データ転送のボトルネックを排除し、TPU Direct Storage技術と組み合わせています。Googleはトレーニング不要のTurboQuant無損失量子化アルゴリズムを開発し、大モデルのキー値キャッシュを32ビットから3ビットに圧縮し、精度ゼロ損失の前提の下でメモリ使用量を6倍に縮小し、8倍の注意計算加速をもたらし、旧世代DRAM統合技術を導入してコンポーネントのライフサイクルを延長しました。

hot_img 英偉達のヴェラ・ルービンプラットフォームのメモリコスト比率が62%に上昇し、SOCAMM2が主要なドライバーとなる。

スイス銀行によるVera Rubin超チップの部品表(BOM)の分析によると、メモリ半導体はこのプラットフォームの総コストにおいて約62%を占めており、前世代のBlackwell Ultra(GB300)の53%から大幅に増加しています。Vera Rubin超チップ(1つのVera CPUと2つのRubin GPUを含む)の総コストは約38,902ドルで、そのうちメモリ関連コストは24,297ドルに達しています。HBM4のコストは約4,943ドル(総コストの12.7%を占め)、CPUに接続されるSOCAMM2のコストは約19,355ドル(総コストの49.8%を占め)、メモリコスト上昇の主要な要因となっています。SOCAMM2は低消費電力DRAM LPDDR5Xに基づくサーバーメモリモジュールで、単一CPUで最大1.5TBの容量をサポートします。Vera Rubin NVL72キャビネット(72個のRubin GPUと36個のVera CPUを含む)は合計74.7TBのDRAMを搭載しており、そのうちHBM4は20.7TB、CPU用のLPDDR5Xは54TBです。単一キャビネットのLPDDR使用量は約4,500台の高性能スマートフォンに相当します。しかし、LPDDR5XおよびHBM4Eの供給不確実性の影響を受けて、NVIDIAは次世代Rubin UltraのHBM構成を引き下げることを検討しています。
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