Tartalomjegyzék A tartalomtáblázat A memóriainnovációk az AI telefonokhoz vezetnek, a tárolás kölcsönhatása, és az AI túlmutat a RAM -kapacitáson a magánszemélyek számára?
Az egyik legnyilvánvalóbb – és őszintén szólva, az okostelefon -iparban az elmúlt néhány évben a legbátrabb – az AI tapasztalatokról szóló szüntelen beszélgetés volt. Különösen a szilícium-harcosok gyakran megemlítették, hogy a legújabb mobil processzoruk lehetővé tenné az eszközön lévő AI folyamatok, például a videó generációját.
Már ott vagyunk, bár nem teljesen. Az összes hype-show közepette, amelyben az okostelefon-használók számára meghallgatási és hiányos trükkökkel látják el, a vita alig ment túl az új processzorokról és a folyamatosan fejlődő chatbotokról szóló csillogó előadásokon.
Csak akkor, amikor a Gemini Nano távolléte a Google Pixel 8 -on felemelte a szemöldökét, a tömegek megismerkedtek az AI -re vonatkozó RAM -kapacitás kritikus fontosságáról a mobil eszközökön. Az Apple hamarosan egyértelművé tette azt is, hogy az Apple intelligenciáját legalább 8 GB RAM -mal rendelkező eszközökhöz zárva tartja.
De az „AI telefon” kép nem csak a memória kapacitásáról szól. Az AI-alapú feladatokat, hogy a telefon mennyire képes elvégezni az AI-alapú feladatokat, az a láthatatlan RAM optimalizálásától és a tárolási moduloktól is függ. És nem, nem csak a kapacitásról beszélek.
A memóriainnovációk az AI telefonok mikron / digitális trendek felé fordultak
A digitális trendek a Mikronnal, a memória- és tárolási megoldások globális vezetőjével ültek, hogy lebontják a RAM szerepét és az AI folyamatok tárolását az okostelefonokon. A Micron előrelépéseinek a radaron kell lennie, a következő, amikor egy legmagasabb szintű telefont vásárol.
Az Idaho-i székhelyű társaság legújabb része a G9 NAND Mobile UFS 4.1 tároló és az 1-GAMMA LPDDR5X RAM modulok zászlóshajó okostelefonjaihoz tartozik. Tehát, hogy pontosan hogyan tolja ezek a memória megoldások az AI okát az okostelefonokon, a kapacitás növelése mellett?
Kezdjük a G9 NAND UFS 4.1 tárolási megoldással. Az átfogó ígéret a szerény energiafogyasztás, az alacsonyabb késés és a nagy sávszélesség. Az UFS 4.1 standard elérheti a 4100 Mbps -os csúcs -szekvenciális olvasási és írási sebességet, ami 15% -os nyereséget jelent az UFS 4.0 generációhoz képest, miközben a késleltetési számokat is megvágja.
Egy másik döntő előnye az, hogy a Micron következő generációs mobil tárolási moduljai egészen 2 TB-os kapacitásig mennek. Ezenkívül a Micronnak sikerült csökkentenie a méretüket, így ideális megoldássá vált az összecsukható telefonokhoz és a következő generációs vékony telefonokhoz, például a Samsung Galaxy S25 Edge-hez.
Mikron / digitális trendek
A RAM előrehaladására költözve a Micron kifejlesztette azt, amit az 1γ LPDDR5X RAM moduloknak hívnak. A csúcssebességet 9200 mt/s -nál biztosítják, 30% -kal több tranzisztort tudnak csomagolni a méretcsökkentés miatt, és 20% -kal alacsonyabb energiát fogyaszthatnak. A Micron már kiszolgálta a Samsung Galaxy S25 sorozatú okostelefonokba csomagolt kissé lassabb 1β (1-béta) RAM-oldatot.
A tárolás és az AI kölcsönhatása
Ben Rivera, a Micron mobil üzleti egységének termékmarketing igazgatója elmondja nekem, hogy a Micron négy döntő fejlesztést tett a legújabb tárolási megoldások tetején, hogy a mobil eszközökön a gyorsabb AI műveleteket biztosítsa. Ide tartoznak a zónás UF -ek, az adatok törlése, a rögzített WriteBooster és az intelligens késés nyomkövető.
„Ez a szolgáltatás lehetővé teszi a processzornak vagy a gazdagépnek az okostelefon leggyakrabban használt adatainak azonosítását és izolálását vagy„ Pin ”azonosítását, vagy„ PIN -jét ”a WriteBooster puffernek nevezett tárolóeszköz -területre (hasonlóan a gyorsítótárhoz), hogy lehetővé tegye a gyors, gyors hozzáférést” – magyarázza Rivera a Pinned WriteBooster funkcióról.
Mikron / digitális trendek
Minden AI modell-gondoljon a Google Gemini-re vagy a CHATGPT-re-, amelynek célja az eszközhöz végzett feladatok elvégzésére törekszik, saját utasítási fájlokhoz szükséges, amelyeket a mobil eszközön helyben tárolnak. Az Apple Intelligence például 7 GB tárolásra van szüksége minden szhenaniganához.
A feladat elvégzéséhez nem tudhatja a teljes AI -csomagot a RAM -nak, mert helyére lenne szüksége más kritikus házimunkák kezelésére, például hívás vagy más fontos alkalmazásokkal való kölcsönhatáshoz. A mikron tároló modul korlátozásának kezelése érdekében létrehozzák a memória térképet, amely csak a szükséges AI súlyokat tölti be a tárolóból és a RAM -ra.
Amikor az erőforrások szűkítnek, akkor szüksége van egy gyorsabb adatcserére és olvasására. Ezzel biztosítja, hogy az AI -feladatok végrehajtódjanak anélkül, hogy befolyásolnák más fontos feladatok sebességét. A rögzített WriteBoosternek köszönhetően ez az adatcsere 30%-kal növekszik, biztosítva, hogy az AI -feladatok késés nélkül kezeljék.
Tehát, tegyük fel, hogy szükséged van Ikrekre, hogy az elemzéshez PDF -et húzzanak. A gyors memóriacsere biztosítja, hogy a szükséges AI -súlyok gyorsan elmozduljanak a tárolásról a RAM modulra.
Ezután van Data Defrag. Gondolj rá, mint íróasztalra vagy almirah -szervezőre, amely biztosítja, hogy az objektumokat szépen csoportosítsák a különböző kategóriákba, és az egyedi szekrényekbe helyezzék, így könnyű megtalálni őket.
Mikron / digitális trendek
Az okostelefonokkal összefüggésben, mivel egyre több adatot takarítanak meg egy hosszabb felhasználási idő alatt, mindezt általában egy meglehetősen véletlenszerű anyagban tárolják. A nettó hatás az, hogy amikor a fedélzeti rendszerhez hozzáférést kell biztosítani egyfajta fájlokhoz, nehezebb megtalálni őket, ami lassabb működéshez vezet.
A Rivera szerint az Data Defrag nemcsak az adatok rendezett tárolásában segít, hanem megváltoztatja a tároló és az eszközvezérlő közötti interakció módját is. Ennek során ez egy lenyűgöző 60%-kal javítja az adatok olvasási sebességét, amely természetesen mindenféle felhasználói gép interakciót felgyorsít, beleértve az AI munkafolyamatokat is.
„Ez a szolgáltatás elősegítheti az AI szolgáltatások gyorsítását, például amikor egy generatív AI modellt, mint például a kép létrehozásához egy szöveges promptból, a tárolásról a memóriába hívják, lehetővé téve az adatok számára, hogy a tárolásból a memóriába gyorsabban olvashassanak” – mondta a Micron ügyvezetője a digitális trendeknek.
Az Intelligence Latence Tracker egy másik jellemző, amely lényegében figyelemmel kíséri a késési eseményeket és olyan tényezőket, amelyek lelassíthatják a telefon szokásos ütemét. Később segít a telefon teljesítményének hibakeresésében és optimalizálásában annak biztosítása érdekében, hogy a rendszeres, valamint az AI feladatok ne kerüljenek a sebesség ütközéseibe.
Mikron / digitális trendek
A végső tárolási javítás az UFS zónás. Ez a rendszer biztosítja, hogy a hasonló I/O természetű adatokat rendezett módon tárolják. Ez elengedhetetlen, mivel megkönnyíti a rendszer számára a szükséges fájlok megtalálását, ahelyett, hogy az összes mappán és könyvtáron átpazarolná az időt.
„A Micron ZUFS funkciója segít az adatok megszervezésében, hogy amikor a rendszernek meg kell találnia a feladathoz konkrét adatokat, ez egy gyorsabb és simább folyamat” – mondta Rivera.
Túllépve a kos kapacitást
Az AI munkafolyamatokról egy bizonyos mennyiségű RAM -ra van szüksége. Minél több, annál jobb. Míg az Apple az alapvonalat 8 GB -ra állította be az Apple Intelligence Stack számára, az Android -ökoszisztéma játékosai 12 GB -ra költöztek a biztonságos alapértelmezésként. Miért?
„Az AI tapasztalatok szintén rendkívül adatigényesek és így hatalom-éhesek is. Tehát az AI ígéretének teljesítése érdekében, a memória és a tárolás szükségességére alacsony késést és nagy teljesítményt kell biztosítani a legnagyobb energiahatékonyság mellett”-magyarázza Rivera.
A következő generációs 1-gen 1 (1-GAMMA) LPDDR5X RAM-oldattal az okostelefonokhoz a MICRON sikerült csökkentenie a memória modulok működési feszültségét. Aztán ott van a helyi teljesítmény nagyon fontos kérdése. Rivera szerint az új memóriamodulok másodpercenként akár 9,6 gigabitot is képesek lehet, biztosítva a csúcsminőségű AI teljesítményt.
Mikron / digitális trendek
A Micron szerint a szélsőséges ultraibolya (EUV) litográfiai folyamat javulása nemcsak a nagyobb sebességgel, hanem az egészséges 20% -os ugrás érdekében nyitotta meg az ajtókat.
Az út a magánszemélyek számára a több privát élményhez?
A Microns következő generációs RAM-ja és az okostelefonok tárolási megoldásai nemcsak az AI teljesítmény javítására irányulnak, hanem a napi okostelefon-házimunkák általános ütemére is. Kíváncsi voltam, hogy a G9 NAND Mobile UFS 4.1 tároló és 1-GAMMA) LPDDR5X RAM-fejlesztések szintén felgyorsítják-e az offline AI processzorokat.
Az okostelefon -gyártók, valamint az AI laboratóriumok egyre inkább elmozdulnak a helyi AI -feldolgozás felé. Ez azt jelenti, hogy ahelyett, hogy a lekérdezéseket egy felhőkiszolgálóra küldené, ahol a műveletet kezelik, majd az eredményt egy internetkapcsolat segítségével küldjük el a telefonjára, a teljes munkafolyamatot helyben hajtják végre a telefonján.
Nadeem Sarwar / digitális trendek
A hívások és a hangjegyzetek átírásától a komplex kutatási anyag PDF fájlokban történő feldolgozásáig minden megtörténik a telefonján, és soha nem hagyják el az eszközt. Ez egy biztonságosabb megközelítés, amely szintén gyorsabb, de ugyanakkor húsos rendszer -erőforrásokra van szükség. A gyorsabb és hatékonyabb memóriamodul az egyik előfeltétel.
Segíthetnek-e a Micron következő generációs megoldásai a helyi AI feldolgozásban? Lehet. Valójában felgyorsítja azokat a folyamatokat is, amelyek felhőalapú kapcsolatot igényelnek, például videók generálását a Google Veo modelljével, amelyek továbbra is hatékony számítási szervereket igényelnek.
„Egy olyan natív AI alkalmazás, amely közvetlenül az eszközön fut, a legtöbb adatforgalommal rendelkezik, mivel nemcsak a felhasználói adatokat olvassa el a tárolóeszközről, hanem az AI -következtetést is végzi az eszközön. Ebben az esetben a funkciók segítenek az adatáramlás optimalizálásában mindkettő számára” – mondja Rivera.
Szóval, milyen hamar elvárhatja a legújabb mikron megoldásokkal felszerelt telefonokat a polcokra? A Rivera szerint az összes nagy okostelefon-gyártó elfogadja a Micron következő generációs RAM-ját és tárolási moduljait. Ami a piaci érkezést illeti, „a 2025 végén vagy 2026 elején induló zászlóshajó modelleknek” kell lennie a bevásárló radaron.
