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三星和SK海力士加快3D DRAM商业化进程，全新结构存储芯片将打破原有模式

三星和SK海力士是存储器领域的领导者，位列行业前两名，传闻两家巨头都在加快3D DRAM商业化进程，以改变存储器行业的游戏规则。其实DRAM行业里排名第三的美光，自2019年以来就开始了3D DRAM的研究，获得的专利数量是三星和SK海力士的两到三倍。

吕嘉俭 | 发布于2023-03-14 19:22

美光或进一步裁员5%，同时将削减资本支出

近期半导体行业接连传出裁员新闻，存储器大厂美光也不例外。此前美光也宣布通过裁员、减产、高管降薪、削减运营成本和资本支出等多项措施，以应对消费需求下降及市场的持续疲软，目前正在执行当中，不过美光的情况似乎比预想中的还要艰难。

吕嘉俭 | 发布于2023-02-18 16:50

美光开始实施裁员和减薪计划：全球多地进行，高管减薪并暂停发放奖金

去年美光首席执行官Sanjay Mehrotra已宣布，将进行一项重组计划，以应对具有挑战性的行业环境。美光通过自愿减员和裁员相结合，并减少外部招聘的方式进行，2023年将员工人数减少约10%。美光全球员工数量大概在4.9万人，这意味着将近5000人受到影响。

吕嘉俭 | 发布于2023-02-13 12:37

美光将推出24/48GB的DDR5内存模块，支持XMP 3.0和EXPO技术

据News.Mynavi.jp报道，美光将推出新一代DDR5内存模块。美光的新款DDR5内存将为英特尔第13代酷睿和AMD Ryzen 7000系列处理器优化，支持XMP 3.0和EXPO技术，可自动加载最佳配置文件，在成本和性能之间取得平衡。

吕嘉俭 | 发布于2023-01-18 18:40

美光将削减DRAM和NAND产量，以应对市场价格的下滑

由于对存储器的需求迅速下降，加上价格下滑，美光在2022财年第四财季（截至2022年9月1日）里，3D NAND和DRAM的产量已下降了约20%，减产涵盖了美光所有用于大批量生产的技术节点，这意味着美光削减了几乎所有类型产品的产量。

吕嘉俭 | 发布于2022-11-17 10:49

美光推出全球最先进DRAM技术：1β工艺节点

美光宣布，已经向特定的智能手机制造商和芯片组合作伙伴运送其1β（1-beta）工艺节点生产的DRAM芯片样品。这是世界上最先进的DRAM技术，已做好了批量生产的准备。

吕嘉俭 | 发布于2022-11-02 18:13

部分厂商将PCIe 5.0 SSD速度限制在10GBps，或与3D NAND芯片采购策略有关

在过去一段时间里，已经有数家SSD厂商发布了PCIe 5.0 SSD，包括了技嘉、美商海盗船和Goodram，都采用了群联电子（Phison）E26系列主控芯片，不过只有技嘉的产品数据传输速率达到了12.4 GBps，其他两家厂商都限制在了10 GBps。目前没有任何3D NAND芯片的速度足能完全喂饱主控芯片，厂商限制PCIe 5.0 SSD的速度是有原因的。

吕嘉俭 | 发布于2022-09-09 17:56

美光未来十年将投资150亿美元建新厂，美国20年来首个新内存芯片制造厂

美光宣布，未来10年将投资约150亿美元，在美国爱达荷州博伊西新建一座内存芯片制造厂。这也是美国20年来本土首个新建内存芯片制造厂，同时也是爱达荷州有史以来最大的私人投资项目。

吕嘉俭 | 发布于2022-09-02 11:11

美光24Gbps速率的GDDR6X已量产，为英伟达GeForce RTX 40系列做准备

此前美光已开始生产新型16Gb（2GB）的GDDR6X，用于英伟达的GeForce RTX 3090 Ti，速率为21 Gbps。当时美光就表示，21 Gbps并不是目前16Gb GDDR6X的终点，计划下一步推出速率为24 Gbps的GDDR6X模块，为未来需要海量数据处理的应用程序做好了准备。

吕嘉俭 | 发布于2022-08-08 18:30

美光量产全球首款232层3D TLC NAND闪存：密度最高，最先用于英睿达SSD

美光宣布，已开始量产全球首款232层的3D TLC NAND闪存，采用领先行业的创新技术，为存储解决方案带来了前所未有的性能。与过往美光的NAND闪存芯粒相比，232层的NAND闪存有着业界最高的密度，并提供了更大的容量和更高的能效，从而为客户端到云端等数据密集型用例提供一流的支持。

吕嘉俭 | 发布于2022-07-27 11:02

美光宣布其新款DDR5内存适用于下一代平台，包括英特尔/AMD的服务器和工作站

美光宣布，其新款DDR5服务器内存已适用于英特尔和AMD下一代服务器和工作站平台，相关渠道的合作伙伴将推出这些美光DDR5服务器内存。美光称，迁移到服务器DDR5内存后，系统性能将比原有的DDR4内存提高85%，可最大限度地提高AI、HPC和数据密集型应用程序的性能，因为这些应用程序需要更多的CPU计算容量和更高的内存带宽。