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其次,突破GPU显存容量限制。当前万亿参数模型的训练与推理需要TB级显存支持,若单纯依靠HBM显存扩容,不仅会使GPU成本倍增,还受限于半导体制造工艺,令多数企业难以承担高端GPU集群的投入。面向AI应用的固态硬盘被设计为介于HBM显存与传统存储之间的“类内存层”,本质是半导体存储器件与计算器件的协同创新,既能作为GPU的扩展显存,又能承担数据缓存职能。该技术并非取代HBM/DRAM,而是将存储层级从内存扩展至固态硬盘,构建“DRAM+HBM+固态硬盘”的分级存储体系,优化整体效率。
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