江波龙AIDIMM™稳定运行，支撑大模型本地推理

　　随着AI大模型加速下沉终端，AIPC、AIBox等智能设备对内存容量、带宽、功耗及硬件适配提出了更高要求。针对行业普遍存在的存算失衡痛点，江波龙在2026 FMS全面展示自研AIDIMM™ AI内存方案，依托成熟硬件架构与场景化调优能力，为终端大模型本地化部署提供标准化底层支撑。

　　基于LPDDR5X架构优化，拉高终端内存带宽基准

　　区别于传统通用内存产品，江波龙AIDIMM™专为端侧AI推理场景定制研发，采用4颗LPDDR5x颗粒同面一体化布局，打造256bit超高位宽通道，将峰值内存带宽提升至307.2GB/s，通过高位宽和高带宽设计，缓解端侧AI运行中的内存带宽不足和数据传输瓶颈。产品支持单条最高128GB大容量规格，无需大幅改动设备主板结构，插拔式轻量化设计有效降低AI PC与AI Box的硬件升级成本与改造门槛。在FMS2026现场实机测试中，该款AI内存可稳定运行122B、80B、70B等中大型主流大模型，长文本交互、多模态内容生成等高负载场景运行流畅，高负载稳定性远超通用内存模组。

　　全场景适配落地，完善端侧AI算力协同体系

　　当前端侧AI硬件的竞争，已从单一算力比拼转向内存、存储、算力的全链路协同优化。江波龙AIDIMM™摒弃单一硬件升级思路，深度适配终端设备的差异化使用场景，构建双向落地适配体系。AIDIMM™可面向AI PC、AI BOX及智能体主机等端侧AI应用，为本地大模型部署提供高带宽、大容量内存支撑。针对主打长时间驻留模型运算的AIBox智能主机，其低功耗、高持续带宽输出的特性，能够适配122B、80B、70B等中大型大模型本地部署需求，保障长时间离线推理的稳定性。

　　依托FMS2026的技术落地验证，江波龙进一步补齐了端侧AI硬件生态的关键短板。未来品牌将持续打磨AI内存与存储协同技术，针对更大参数模型、更高负载端侧场景持续优化内存带宽与功耗表现，持续为终端人工智能规模化落地提供稳定、适配性更强的底层硬件支撑。

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