ကယ်လီဖိုးနီးယား၊ သြဂုတ်လ 2 ရက်၊ 2026 — 20th Future of Memory and Storage Summit (FMS 2026) တွင် ၎င်း၏ ကွန်ဖရင့်အစီအစဉ်အပြည့်အစုံကို တရားဝင်ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့ပြီး၊ အဓိကအကြောင်းအရာမှာ မှတ်ဉာဏ်အခြေခံအဆောက်အအုံကို ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မျိုးဆက်သစ် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် မရှိမဖြစ်ကျောရိုးအဖြစ် သတ်မှတ်ပေးထားသည်။
ဩဂုတ်လ 4 ရက်မှ 6 ရက်အထိ Santa Clara Convention Center တွင်ကျင်းပပြုလုပ်သည့် ဤမှတ်တိုင်နှစ်ပတ်လည်ထုတ်ဝေမှုတွင် အဓိကမိန့်ခွန်းများ၊ နည်းပညာဖိုရမ်များနှင့် AI မောင်းနှင်သည့်မှတ်ဉာဏ်နှင့် သိုလှောင်မှုဆန်းသစ်တီထွင်မှုတို့အကြောင်း ပြသထားသည့် ပြပွဲအားလုံးကို ပြန်လည်စီစဉ်ပေးပါသည်။ အထင်ကရ အကြောင်းအရာသုံးခုသည် ထိပ်သီးအစည်းအဝေးအချိန်ဇယားတစ်ခုလုံးကို လွှမ်းမိုးထားသည်- CXL ခွဲထုတ်ထားသော မှတ်ဉာဏ်ဗိသုကာ၊ အလွန်မြင့်မားသော 3D NAND ဖလက်ရှ်နည်းပညာ၊ အနားသတ်ကိရိယာများနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များအတွက် ထည့်သွင်းထားသော သိုလှောင်မှုဖြေရှင်းချက်။
ကြီးထွားလာနေသော LLM လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် AI အနုအရင့်တောင်းဆိုမှုများ၏ နောက်ခံအကြောင်းအရာကို ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သိုလှောင်မှုကဏ္ဍသည် မဟာဗျူဟာမြောက် အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ထိပ်တန်း memory ပေးသွင်းသူများ၊ cloud အော်ပရေတာများနှင့် ဒေတာစင်တာ ဗိသုကာပညာရှင်များသည် သုံးရက်တာအစီအစဉ်တစ်လျှောက် AI-optimized စိတ်ကြိုက်သိုလှောင်မှုစနစ်များအတွက် လမ်းပြမြေပုံများကို မျှဝေမည်ဖြစ်သည်။
CXL နည်းပညာအစည်းအဝေးများသည် ဆာဗာကုန်ကျစရိတ်ကို ဖြတ်တောက်ရန်နှင့် AI အစုအဝေးများအတွက် အရင်းအမြစ်အသုံးပြုမှုကို မြှင့်တင်ရန် မန်မိုရီပေါင်းစည်းခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်မည်ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ရောင်းချသူများသည် စွမ်းရည်မြင့်မားသောလုပ်ငန်း SSDs များအတွက် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော အမြောက်အမြားထုတ်လုပ်ထားသော အလွန်အလွှာ 3D NAND ချစ်ပ်များကို သရုပ်ပြမည်ဖြစ်သည်။ အပြိုင်အလုပ်ရုံများသည် စမတ်ကားများနှင့် edge AI terminals များအတွက် တည်ဆောက်ထားသော ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ ပါဝါနိမ့်သော သိုလှောင်မှု ချစ်ပ်များကို ပစ်မှတ်ထားသည်။
FMS 2026 သည် ရှင်းလင်းသော အချိုးအကွေ့တစ်ခုဖြစ်သည်- သိုလှောင်ထုတ်လုပ်သူများသည် ရိုးရှင်းသောစွမ်းရည်တိုးချဲ့မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်လျှော့ချရေးကို ဦးစားမပေးတော့ကြောင်း စက်မှုလေ့လာသုံးသပ်သူများက မှတ်ချက်ချကြသည်။ ယင်းအစား၊ စက်မှုလုပ်ငန်းကြီးတစ်ခုလုံးသည် မမ်မိုရီဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံး၏ ရေရှည်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ယုတ္တိဗေဒကို ပြန်လည်ပုံဖော်ရန်အတွက် မတူညီသော AI အလုပ်တာဝန်များနှင့် သီးသန့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မမ်မိုရီဟာ့ဒ်ဝဲကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် ပင်မ R&D အရင်းအမြစ်များကို မြှုပ်နှံထားသည်။
