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3 апреля 2026, 20:38Постсоветское пространство

Автор: Марина Аверкина

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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。

关于作者

陈静,资深行业分析师,长期关注行业前沿动态,擅长深度报道与趋势研判。

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网友评论

  • 每日充电

    关注这个话题很久了,终于看到一篇靠谱的分析。

  • 路过点赞

    干货满满,已收藏转发。

  • 每日充电

    这个角度很新颖,之前没想到过。

  • 热心网友

    作者的观点很有见地,建议大家仔细阅读。

  • 热心网友

    写得很好,学到了很多新知识!