AI 인프라의 확산은 데이터 처리와 메모리 구조에 대한 요구를 빠르게 바꾸고 있다.
모델 규모가 커지고 추론 워크로드가 증가하면서, 데이터센터와 엣지 환경은 더 많은 데이터를 더 빠르게 공급할 수 있는 메모리 체계를 필요로 한다.
모델 규모가 커지고 처리해야 할 데이터가 늘어날수록 메모리는 더 높은 용량과 밀도를 제공해야 하지만, 기존 구조만으로는 이를 충족하기 어렵다.
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