當前 AI 產業的發展核心,正經歷從重資本的「模型訓練(Training)」邁向商業化變現的「AI 推論(Inference)」階段。在這個轉折點上,硬體架構遇到一個棘手的瓶頸:GPU 算力雖然飆升,但將龐大的 AI 模型資料庫輸送給晶片的速度卻遠遠落後,這就是業界常說的「記憶體之牆(Memory Wall)」。 目前廣泛使用的解決方案是 HBM(高頻寬記憶體)。它的傳輸速度極快,但造價高昂且單...
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