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Junto con la creciente cantidad de dispositivos y sistemas de TI instalados en las empresas modernas, cada día se generan y transportan más datos entre equipos físicos y espacios virtuales, como la nube. Para almacenar y administrar de manera eficiente y efectiva estas cantidades de datos, es cada vez más necesario crear una infraestructura de datos que pueda albergar centros de datos internos o que pueda subcontratarse a proveedores de servicios en la nube. Ya sea que la infraestructura de datos sea interna o externa, el objetivo principal es recopilar, procesar y almacenar los datos en condiciones estables y seguras para garantizar un funcionamiento ininterrumpido para las empresas.

Ya sea que se trate de una compañía de seguros de salud de tamaño mediano o de un proveedor de servicios de comercio electrónico a gran escala, los servidores de almacenamiento desempeñan un papel importante en términos de administración de datos para cualquier operación empresarial. Junto con la creciente cantidad de datos que se generan y transportan a través de las conexiones de red, es crucial procesar y almacenar los datos de manera eficiente y, al mismo tiempo, permitir el acceso a los datos y, al mismo tiempo, mantener la seguridad. Independientemente del uso de las aplicaciones de datos, los servidores de almacenamiento se pueden usar cuando se transmiten, recopilan y procesan una gran cantidad de datos para el análisis y las operaciones comerciales.

Las cargas de trabajo aceleradas de IA y ML suelen requerir una memoria de gran ancho de banda para mantenerse al día con las enormes cantidades de datos que se procesan. Se necesitan arquitecturas de memoria que puedan ofrecer un mayor ancho de banda para igualar las capacidades computacionales de los aceleradores modernos. Esto podría implicar innovaciones en el diseño de DRAM, como buses de memoria más anchos, interfaces de memoria más rápidas o la integración de tecnologías de memoria de gran ancho de banda (HBM).

La computación de alto rendimiento (HPC) representa una solución líder que se utiliza para modelar y comprender problemas complejos como el clima, la agricultura y el espacio. Las aplicaciones HPC requieren la capacidad de procesar datos y realizar cálculos complejos a altas velocidades en plazos limitados. Para aplicaciones como el aprendizaje automático y profundo de IA, el análisis de datos o la investigación médica, el HPC puede procesar enormes cantidades de datos en tiempo real. A medida que aumente el HPC, también aumentará la demanda de memoria confiable y de alto rendimiento para cumplir con las expectativas.