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几年前，端侧设备在执行AI任务时严重依赖云端计算资源，面临着网络延迟和连接中断等风险。如今，随着端侧AI推理技术的发展，智能设备正在实现本地化的数据处理能力，这一转变对内存和存储技术提出了全新要求。美光芯片技术在这一领域展现出的性能特点，正在成为端侧AI应用的关键支撑。

【端侧AI推理带来的技术需求变化】

端侧AI推理可带来切实的好处，包括缩短网络延迟、加强隐私保护、减少对网络连接的依赖、降低运营成本、提高能效等。通过在本地处理数据，而非将数据发送到云端，端侧设备可提供速度更快、响应更灵敏的AI体验。本地数据处理还可避免在端侧设备和数据中心之间不断地来回传输大量数据集，从而能够节省大量能源。

内存瓶颈可谓一个重大问题，在模型训练和推理阶段尤其如此。高带宽内存HBM3E可有效缓解云端的瓶颈，而美光LPDDR5X则为端侧设备提供了高带宽与高能效。这些内存技术可确保AI工作负载能高效快速执行，无论它们位于端侧还是云端。从端侧AI到物联网设备，各行各业的客户都依靠美光芯片的优势地位与专业积淀，来有效应对这些数据挑战。

【美光芯片在AI应用中的技术特性】

美光的产品基于业界前沿制程节点，能效表现卓越，其中采用美光前沿1γ制程节点的产品更在业界同类产品中脱颖而出。对于AI数据中心而言，高带宽内存HBM3E和HBM4能有效突破AI加速面临的内存墙限制。为实现更佳性能，AI数据中心需要构建完整的内存与存储层级架构，包括高密度DDR5模块、LPDDR5X、采用美光CZ122的CXL扩展内存池、采用美光9650 NVMe SSD的本地SSD数据缓存，以及采用美光6600 ION的联网数据湖。

端侧智能设备需要均衡的内存和存储组合配置，以保持AI工作负载的持续响应。LPDDR5X等低功耗DRAM可提供实时处理所需的带宽，而快速、高效的存储可用于处理模型数据和推理结果。美光LPDDR5兼具低功耗和高速度，适用于对功耗有较高要求的应用，如汽车、移动设备、轻薄笔记本电脑等。

【分布式AI架构中的应用场景】

尽管端侧计算发展迅猛，但云仍然是AI生态系统的重要组成部分。融合便捷端侧计算与大规模云计算的分布式模型，正成为AI工作负载的理想解决方案。代理式AI进一步加强了端侧与云端的协同，可优化性能表现、增强安全性并确保资源的高效分配。AI代理可驻留在终端设备中，当遇到无法完全解答的问题时，它会立即向云端或数据中心中更复杂、更专业的AI模型寻求答案，然后为用户返回更精准的响应。

在汽车应用场景中，美光芯片在超过30年的征程与数万亿里程的考验中，始终为汽车行业注入高性能内存与存储技术。汽车制造商已将AI应用于汽车行业的几乎所有领域，从设计改进和制造流程，到车流中行驶的自动驾驶汽车。内存是实现互联功能和高级驾驶辅助系统ADAS的关键要素，这些系统需要搭载快速、可靠的车载内存才能运行。

【行业应用与技术价值】

随着AI持续演进，内存与存储在端侧应用及设备中的重要性不容忽视。无论是手机、PC和汽车领域的企业，还是工业与机器人行业的先行者，都必须优先考虑这些核心器件，方能确保其AI工作负载的成功运行。美光始终提供快速、高效、可靠的解决方案。美光的技术不仅能存储数据，更能将数据转化为切实可行的智能洞察，加速价值兑现。据Gartner预测，2025年支持生成式AI的端侧设备硬件支出将增长99.5%，达到39亿美元。

美光芯片在DRAM和NAND技术领域的专业积淀，使其在AI生态系统中扮演着关键角色。从DRAM器件、LPDDR模块到高带宽内存，从数据中心SSD到客户端SSD存储，美光的内存和存储解决方案专为满足AI应用需求而设计，可提供AI应用所需的大容量与高速度。这些技术特性在端侧AI、AI数据中心、高性能计算等多个应用领域展现出应用价值。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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