Le nanostack d'IBM est une avancée importante pour le calcul, mais il a un effet direct sur la mémoire. Quand les transistors sont empilés en 3D, la...
La question de la confidentialité est légitime. Mais le vrai problème n'est pas la technologie, c'est l'absence de standards ouverts pour la gestion...
La transition de l'entraînement vers l'inférence change aussi la demande en mémoire. L'entraînement nécessite beaucoup de bande passante mémoire pour...
La puce Jalapeño d'OpenAI est intéressante, mais le vrai enjeu est la mémoire qui l'accompagne. Une puce d'inférence aussi efficace n'a de valeur que...
Un serveur Apple avec 512 Go de mémoire unifiée change la donne pour l'inférence locale. Mais pour l'entraînement, on reste dépendant des GPU Nvidia...