1960~2026년 메모리 가격의 역사
60년 메모리 가격 추이 분석을 통한 AI 가속기 HBM 비용 구조 파악
데이터 이동 병목 해결을 통한 LLM 추론 전용 ASIC 'Jalapeño' 개발
OpenAI and Broadcom's Jalapeño, a Custom Inference ASIC: Inference ASIC vs GPU
OpenAI, Broadcom과 만든 첫 자체 추론 칩 Jalapeño 공개
비용 50% 절감 및 9개월 테이프아웃 달성한 LLM 전용 ASIC Jalapeño 공개
Armv9 기반 자체 CPU로 2.198 Exaflop/s 달성한 LineShine 슈퍼컴퓨터
Chinese supercomputer using local processors heads TOP500 list
HBM 중심 공급망 재편에 따른 Legacy RAM 하향 설계 전환
The memory crisis is getting so bad that even retro RAM prices are going to the Moon
AI 인프라 비용의 HBM 쏠림과 Prefix Cache 최적화 기반 비용 절감 전략
GeekNews AI Weekly Deep Dive - 2026-06-22
ML 기반 예측 오프로딩으로 실효 메모리 용량 2~4배 확장
AMD's Mext buy shows how AI could solve the RAM shortage it created
Fused MLP 설계를 통한 HBM 트래픽 제거 및 커널 최적화
Profiling in PyTorch (Part 2): From nn.Linear to a Fused MLP
MiniMax M3 大模型注意力机制上所做的重大颠覆与优化
Sparse Attention과 Tile I/O 최적화로 1M 컨텍스트 계산량 20배 절감
32GB DDR5가 이제 최소 $375 — AI발 공급 부족이 PC 조립을 계속 압박
AI 수요발 DDR5 RAM 가격 폭등으로 인한 하드웨어 인프라 비용 급증
AI Server 중심 HBM 우선 공급으로 인한 DRAM 가격 최대 63% 추가 상승
Expect more of those DRAM price hikes as memory shortage continues to bite
HBM 생산 집중으로 인한 Consumer DRAM 공급망 붕괴 및 구조적 부족 사태
Global Strategic Analysis: Structural Tensions in the RAM and Storage Market in 2026
메모리는 AI 칩 부품 비용의 거의 3분의 2까지 커졌다
AI 메모리 비용 급증에 따른 HBM 전환 및 클라우드 렌더링 가속화
AI 가속기 BOM 비용 66%를 차지하는 Memory 중심의 구조적 병목 현상
Memory is two-thirds of what an AI chip costs to build
메모리 부족으로 인해 소비자 가전 제품의 가격이 재조정되고 있음
HBM 수요 폭증에 따른 DRAM 공급망 병목과 마진 통합 전략 분석
VRAM 최적화 및 GPU 병목 분석을 통한 AI 인프라 효율 극대화
GPU Bottleneck Analyzer, NVIDIA Rubin VRAM Demands, and Qwen VRAM Optimization
Gemma 4 MoE + N-Gram 도입으로 TTFT 2.5배 개선 및 47.5만 TPS 달성
Gemma4 Speculative Decoding with n-gram
HBM 읽기 비용 최적화를 통한 LLM 추론 비용 및 속도 결정 구조 분석
Why does paying more make your LLM reply faster?
H100/B200 기반 고대역폭 네트워크 및 분산 스토리지 통합 설계
Building Blocks for Foundation Model Training and Inference on AWS
DRAM 공급 부족에 따른 AMD의 제품 믹스 최적화 및 Commercial 전환 전략
DRAM drought to dog AMD's chips this year