SK하이닉스, 3분기 적자폭 크게 줄었고, 인공지능 칩이 생명 구하는 지푸라기 됐다
10월 26일 본 홈페이지의 뉴스에 따르면, 세계 2위 메모리반도체 제조사인 SK하이닉스는 인공지능 열풍이 칩 이익 성장을 견인할 것이라고 밝혔고, 회사의 3분기 적자는 전 분기보다 크게 줄었다.

인공지능에 사용되는 첨단 칩에 대한 강한 수요가 스마트폰, 컴퓨터 등 기기에 사용되는 일반 칩에 대한 수요 부진이 지속되는 영향을 완화했다고 회사 측은 목요일 밝혔다.
SK하이닉스는 기술 장비에 사용되는 D램 칩 판매 사업이 올해 1~2분기 적자를 낸 뒤 3분기 흑자 전환했다고 밝혔다.
칩메이커는 성명을 통해 "생성 인공지능(AI) 붐으로 DRAM 사업이 계속 개선될 것으로 예상된다. 여전히 적자를 내고 있는 NAND 플래시 메모리 사업도 개선 조짐을 보이고 있다"고 밝혔다.
SK하이닉스는 3분기 영업손실이 1조8000억 원(본 사이트 참고: 현재 약 97억5600만 위안)이라고 밝혔는데, 이는 지난해 같은 기간 1조7000억 원의 이익과 비교된다. 4분기 연속 적자이지만 올해 1분기 3조4000억원, 2분기 2조9000억원에 비하면 개선된 수준이다. SK하이닉스의 3분기 영업이익은 전년 동기 대비 18% 감소한 9조 1천억 원을 기록했습니다. 메모리 칩 산업은 작년 이후 수십 년 만에 가장 약한 하락세를 경험하고 있습니다. 애널리스트들은 SK하이닉스의 데이터 저장용 낸드플래시 메모리 칩 판매 사업이 수요 감소로 인해 3분기에 약 2조원의 손실을 입을 수 있다고 말했다. 그러나 빠르게 성장하는 분야에서 생성형 인공지능(Generative AI)을 위한 고대역폭 메모리(HBM) 칩 등 SK하이닉스의 첨단 DRAM 칩에 대한 수요는 견조합니다. SK하이닉스는 HBM3 칩 개발과 AI 칩 선두주자 엔비디아를 고객사로 유치하는 데 경쟁사보다 앞서 있다. SK하이닉스는 메모리반도체 제조사들의 감산 효과가 나타나기 시작했고, 고객들이 신규 주문을 하기 시작했으며, 칩 가격도 안정되기 시작했다고 밝혔습니다. 일부 분석가들은 스마트폰, PC 등 장비 제조업체들이 취약한 소비자 수요에 어려움을 겪고 구매 수준을 재개할 만큼 칩 재고를 점차적으로 줄임에 따라 SK하이닉스가 이번 분기에 흑자 전환할 것으로 예상하고 있습니다. 광고문: 기사에 포함된 외부 점프 링크(하이퍼링크, QR 코드, 비밀번호 등을 포함하되 이에 국한되지 않음)는 더 많은 정보를 전달하고 선택 시간을 절약하기 위해 사용됩니다. 이 사이트에는 이 정책이 포함되어 있습니다.위 내용은 SK하이닉스, 3분기 적자폭 크게 줄었고, 인공지능 칩이 생명 구하는 지푸라기 됐다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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24일 본 홈페이지 보도에 따르면 국내 언론 비즈니스코리아는 SK하이닉스가 지난 6월 16일부터 20일까지 미국 하와이에서 열린 VLSI 2024 서밋에서 3D D램 기술에 관한 최신 연구 논문을 발표한 사실이 업계 관계자에 의해 밝혀졌다고 보도했다. 본 논문에서 SK하이닉스는 자사의 5단 적층 3D DRAM 메모리 수율이 56.1%에 달했으며, 실험에 사용된 3D DRAM은 현재의 2D DRAM과 유사한 특성을 나타냈다고 보고했습니다. 보도에 따르면 메모리 셀을 수평으로 배열하는 기존 D램과 달리 3D D램은 셀을 수직으로 쌓아 같은 공간에서 더 높은 밀도를 구현하는 방식이다. 하지만 SK하이닉스는

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

3일 홈페이지 보도에 따르면 국내 언론 에트뉴스는 어제(현지시간) 삼성전자와 SK하이닉스의 'HBM형' 적층구조 모바일 메모리 제품이 2026년 이후 상용화될 것이라고 보도했다. 소식통에 따르면 두 한국 메모리 거대 기업은 적층형 모바일 메모리를 미래 수익의 중요한 원천으로 여기고 'HBM형 메모리'를 스마트폰, 태블릿, 노트북으로 확장해 엔드사이드 AI에 전력을 공급할 계획이라고 전했다. 이 사이트의 이전 보도에 따르면 삼성전자 제품은 LPWide I/O 메모리라고 하며 SK하이닉스는 이 기술을 VFO라고 부른다. 두 회사는 팬아웃 패키징과 수직 채널을 결합하는 것과 거의 동일한 기술 경로를 사용했습니다. 삼성전자 LPWide I/O 메모리의 비트폭은 512이다.

9일 뉴스에 따르면 SK하이닉스는 FMS2024 서밋에서 아직 공식 사양이 공개되지 않은 UFS4.1 유니버설 플래시 메모리 등 최신 스토리지 제품을 시연했다. JEDEC 솔리드 스테이트 기술 협회(Solid State Technology Association) 공식 웹사이트에 따르면 현재 발표된 최신 UFS 사양은 2022년 8월 UFS4.0입니다. 이론적 인터페이스 속도는 46.4Gbps에 달합니다. UFS4.1이 전송 성능을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다. 비율. 1. 하이닉스는 321단 V91TbTLCNAND 플래시 메모리를 기반으로 한 512GB 및 1TBUFS4.1 범용 플래시 메모리 제품을 시연했습니다. SK하이닉스도 3.2GbpsV92TbQLC와 3.6GbpsV9H1TbTLC 입자를 전시했다. 하이닉스, V7 기반 선보여

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는
