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近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、特に大規模言語モデル（LLM）のような高度なAIワークロードは、膨大なデータ処理能力と、それを支える大容量かつ高速なメモリを要求しています。しかし、従来のCPU直結型メモリ（DDR）のアーキテクチャ

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近年、AIワークロードの爆発的な増加は、データセンターにおけるメモリ需要をかつてないほど高めています。大規模なAIモデルの学習や推論には膨大なメモリ容量が必要不可欠ですが、従来のDRAMだけではその要求に応えきれないという課題が顕在化してい

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