Trimestrali NVDA: perché la nostra strategia IA continua a tenere le azioni NvidiaApprofondisci

Samsung inizia la produzione su larga scala di chip HBM3, superando Nvidia: il report

Pubblicato 19.07.2024, 12:32
© Reuters
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Samsung Electronics ha iniziato la produzione su larga scala di chip HBM3 (High Bandwidth Memory 3) a 8 strati dopo aver superato i test di valutazione di Nvidia, come riportato dal Seoul Economic Daily, che ha fatto riferimento a fonti non citate dell'industria.

Questo progresso aumenta la probabilità che i sofisticati chip HBM3E di Samsung, che l'azienda è intenzionata a fornire a Nvidia (NVDA), soddisfino i necessari criteri di qualità.

I chip HBM stanno diventando sempre più importanti nell'attuale ondata di intelligenza artificiale grazie alla loro elevata larghezza di banda ed efficienza di memoria, che contribuiscono a velocizzare l'elaborazione dei dati e a migliorare le prestazioni delle applicazioni AI.

Questi chip sono progettati per soddisfare le intense esigenze di elaborazione delle attività di IA, come l'addestramento degli algoritmi di apprendimento profondo e delle reti neurali, consentendo un accesso rapido a grandi quantità di dati e riducendo al minimo i ritardi.

Se la notizia è esatta, si tratta di un progresso significativo per Samsung. All'inizio dell'anno, Reuters ha indicato che i chip HBM di Samsung avevano problemi di surriscaldamento e di consumo eccessivo di energia, il che li ha fatti fallire nella valutazione di Nvidia per l'incorporazione nelle unità di elaborazione AI dell'azienda americana.

Ad oggi, la rivale locale di Samsung, SK Hynix, ha fornito a Nvidia chip HBM3 dal giugno 2022 e ha iniziato le spedizioni di chip HBM3E a un cliente non ancora pubblicamente identificato a fine marzo, che gli addetti ai lavori hanno identificato come Nvidia.

Inoltre, Micron (MU), un altro importante produttore di chip HBM, ha dichiarato la sua intenzione di fornire a Nvidia chip HBM3E.

Aderire ai requisiti di qualità di Nvidia è vitale per i produttori di chip HBM, considerando che Nvidia detiene circa l'80% del mercato mondiale delle GPU per applicazioni AI. Raggiungere il successo in questo settore è essenziale per mantenere una forte reputazione e per il potenziale aumento dei profitti.


Questo articolo è stato prodotto e tradotto utilizzando l'intelligenza artificiale ed è stato revisionato da un redattore. Per ulteriori informazioni, consultare i nostri Termini e condizioni.

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