跨出AI舒適圈HBM邁向更多元應用場景

AI運算以深度學習模型為核心，涉及龐大的數據處理與即時計算需求。隨著模型參數規模從數十億（GPT-3）迅速增加至數兆級（GPT-4及未來模型），傳統記憶體架構面臨頻寬瓶頸，無法提供足夠的數據吞吐量。HBM（高頻寬記憶體）以其多層堆疊的3D封裝設計及超高頻寬的特性，為AI加速器提供了理想的解決方案，確保模型訓練與推論的效能極大化。