討論
- 大家都在看
- 南亞科
  
  星期三 09:36
  
  請問成本在150的有4張，大家覺得要賣掉，還是認為dram4還有成長空間? 謝謝
- 台積電
  
  星期三 10:42
  
  最近很紅阿 sram 各家主力死命的拉，但我先猜可能有人不知道是什麼，就來跟大家介紹一下好了 SRAM（是晶片裡的近身口袋）：它是目前速度最快的記憶體，通常直接做在晶片裡面（就是我們常說的 Cache 快取）優點：幾乎沒延遲，處理器手一伸就拿到資料。缺點：極度佔空間且貴，所以容量通常很小（幾 MB 而已）現在為什麼紅？為了讓 AI 更聰明，大家在研究怎麼把 SRAM 做大，或是用特殊方式把 SRAM 堆疊起來，再來各家AI 想要快速回覆用戶的簡單問題，需要的就是用這種方式去取代高昂成本的硬體部分，所以就產出了這個需求 HBM（是高樓大廈型的記憶體）：它是把好幾層 DRAM 像蓋大樓一樣疊起來，再透過先進封裝跟處理器連在一起優點：頻寬極大，就像把原本的小水管換成超級大水溝，一次可以灌進海量的資料缺點：製作難度很高，良率不好控制，且散熱壓力很大現在為什麼紅？ NVIDIA 的 H100 或 B200 旁邊那一顆顆黑色的方塊就是它，沒有 HBM，AI 晶片空有算力也跑不動，再來就是需求擴大的原因 --- 兩者其實都還是記憶體的一種，只是使用的方式不太一樣；都是為了AI 鋪路而去使用的技術，當然為首的還是輝達去採用為主要再來SRAM 突然崛起主要還是要用在快速回覆上面，因為多數認真的並不是需要問多深刻的問題，都是簡單解答Google 就有的東西，他不需要大量的運算HBM 他比較像是去recall 網路有的資料匯總給你，所以他是一個拿來搶市占與增加用戶體驗的東西當然也是為了應付高昂成本的一個解法，最近已SRAM 為首的幾家公司分別為愛普 (6531)：最具代表性。其 VHM (Virtual Hybrid Memory) 技術與 3D 堆疊技術，能將大容量 SRAM 特性的記憶體直接與邏輯晶片封裝，被視為 AI 推理的關鍵力積電 (6770)：協助客戶代工 3D 堆疊的 SRAM 晶圓，是目前 SRAM 推理革命中的重要產能提供者華邦電 (2344)：全球主要的利基型記憶體大廠，受惠於邊緣 AI 對高頻寬 SRAM 的需求增加鈺創 (5351)：專注於特殊記憶體設計，近期因 SRAM 概念受到市場高度關注美國比較少這種公司，但大體還是能分 GSI Technology (GSIT)：美股中少數專注於高效能、聯想式記憶體（Associative Memory）與 SRAM 的公司，產品應用於軍事、太空與 AI 運算 NVIDIA (NVDA) 與 AMD (AMD)：雖然不直接賣 SRAM，但其晶片內部集成的 SRAM 容量（如 AMD 的 V-Cache）是競爭核心 HBM 台灣沒有任何公司有在做，所以要直接就是美光(MU )，台灣對於HBM 只有封裝測試有而已再來討論到兩者誰重要？我會說都很重要目前半導體面臨所謂的「記憶體牆（Memory Wall）」問題，計算單元的運算速度遠超記憶體的傳輸速度所以兩個負責的內容不一樣互相合作 SRAM 負責在核心邊緣即時處理資料，減少對外存取的次數 HBM 則確保當核心需要處理數十億個參數時，資料能像水管一樣大流量地灌入，不讓處理器爆流大概就是這樣，沒有任何推薦買賣之意圖，就只是出來分享這個資訊給大家而已資料來源券商、 Goldman Sach 、Bloomberg 、YouTube 以上 --- 跪求其他老師不要再同學會群組攻擊我惹... 我已經去休假了，你說我發詐騙文流量好，你說我寫的文章有字數少、那是不是有可能是你沒看過我認真寫的東西呢？新的一年希望你能放過自己，不要再去仇視他人了，股票賺錢比開課發文還要好賺，行情正熱呢好好研究產業不好嗎？
- 富喬
  
  星期三 09:40
  
  請問認購的現增股何時發放
台股
- 台股
- 加權指數
- 櫃買指數
- 類股
- 概念股
美股
ETF
基金

元元出國脫了！　「比基尼包不住上圍」正面激辣

女星元元（吳婕安）擁有甜美外型，平時會透過社群記錄生活點滴的她，最近曬出一系列到泰國玩的比基尼辣照，畫面曝光後，立刻掀起網友暴動。 《詳全文...》...

查看全文

目前沒有任何討論

相關討論

ennachi

好奇同學

Lv.4
1小時前
南亞科
肌肉書僮

熱心同學

Lv.76
32分鐘前
台積電
加權指數
群創
sram hbm 搞不懂？一篇來說就好
朵利ㄙ

愛舉手同學

Lv.12
1小時前
富喬
匿名

昨天 17:16
群創
匿名

10小時前
群創

元元出國脫了！ 「比基尼包不住上圍」正面激辣

sram hbm 搞不懂？ 一篇來說就好

元元出國脫了！　「比基尼包不住上圍」正面激辣

sram hbm 搞不懂？一篇來說就好