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最初广播：2021年3月24日星期三
赞助：兰姆斯
期间：30分钟
概括
AI / ML方向性的快速上升数据在数据中提出了对数据中心和网络设备性能的更大要求的指数增长。该行业已回应新的硬件平台，针对AI培训等工作负载量身定制。但即使这些新的硬件设计也越来越受到内存带宽的限制，从而降低了可用的处理能力。在这个Webchat Bill Wong和Frank Ferro将探讨高带宽内存子系统如何解决不断增长的AI / ML记忆瓶颈。
扬声器
Rambus Inc.产品管理高级总监Frank Ferro
Frank Ferro是Rambus Inc.的产品管理高级总监，负责内存接口IP产品。在AT＆T，朗讯和AGERE系统中花了20多年，他在无线通信，网络和消费电子领域拥有丰富的经验。菲罗先生举行了来自杜克大学富乐学院的行政MBA。在计算机科学和B.S.E.T.新泽西理工学院的电子工程技术。
威廉Wong，高级内容总监，电子设计编辑器
Bill Wong一直在电子设计，20年来覆盖从测试和测量到嵌入式系统的一系列主题。他拥有从佐治亚理工学院的电气工程学士学位和来自罗格斯大学的计算机科学大师。他曾在RCA的Sarnoff Research Center和PC杂志实验室主任的技术人员的成员担任过一些职位。
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