蓝点网 ·

NEO半导体准备学习3D NAND堆叠闪存制造512GB内存条采用3D X-DRAM进行堆叠

💡 原文中文，约800字，阅读约需2分钟。

📝

内容提要

NEO Semiconductor 宣布将于 2026 年推出 512GB 内存条，采用 3D X-DRAM 技术，通过垂直堆叠提升密度和性能，适用于人工智能和高性能计算。目前方案仍在早期验证阶段，未来需与硬件制造商合作。

🏷️

一台 3D 打印机，为什么藏着 GPT-6 最大的野心？｜硬哲学
GPT-6 Astra宣传片展示了从画黄色圆圈到生成3D模型，最终通过拓竹P1S打印机变成实物的过程，体现AI从屏幕内容生成进入现实操作。文章认为GUI是...
Kimi K3 模型结构（10）：RL 与服务，状态住在哪里
本文介绍Kimi K3模型在1M上下文强化学习与线上服务中的系统设计，核心是状态管理。KV块和KDA状态通过write-back策略在GPU与DRAM池间...
Kimi K3 模型结构（9）：显存，把 2.8T 塞进 GPU
本文详解Kimi K3模型训练中的显存优化策略，通过账本形式分析权重、激活等内存占用，并介绍六项关键技术：均衡PP rank激活、统一激活管理器、MoE反...
DeepSeek-V4 模型结构（7）：结构决定系统
DeepSeek-V4模型采用混合压缩注意力（mHC），将KV缓存分为状态缓存和分页缓存，分别管理滑窗KV与压缩条目。上下文并行通过点对点通信和all-g...
DeepSeek-V4 模型结构（6）：优化器与稳定性，Muon
DeepSeek-V4采用Muon优化器，通过谱范数最速下降实现逐矩阵正交化，用Newton-Schulz迭代逼近SVD，混合系数提升小奇异值并精确稳定大...
Kimi K3 模型结构（8）：训练并行，一步训练里谁在等谁
本文介绍Kimi K3模型预训练的并行系统设计，聚焦MoE层expert并行。核心是MoonEP方案：每个rank预留E/R个冗余expert槽位，确保任...