人工智慧

優化大型模型的隱性成本：為什麼增加GPU數量並非萬能答案

經過里克·艾倫 | 2026 年 8 月 7 日 | 11 min read

在運算能力耗盡之前，對大型 AI 模型進行微調往往會受到 GPU 記憶體的限制。本文解釋了為什麼權重、優化器狀態、梯度和激活值會驅動記憶體需求，為什麼添加 GPU 可能是昂貴的權宜之計，以及如何….

經過里克·艾倫 | 2026 年 7 月 23 日 | 10 min read

了解鍵值快取成長如何悄無聲息地降低 AI 推理效能，以及為什麼記憶體感知型基礎架構對於擴展現代 AI 工作負載至關重要。 AI 推理效能通常會在 GPU 達到運算極限之前很久就開始下降，因為鍵值快取的成長….

經過里克·艾倫 | 2026 年 7 月 16 日 | 9 min read

混合專家架構能夠處理更大規模的模型，同時每個令牌僅啟動模型的一小部分參數。這使其非常適合本地人工智慧，但完整的模型仍然需要保持在記憶體中的可訪問性。以下解釋了這一點的重要性….

經過里克·艾倫 | 2026 年 5 月 28 日 | 8 min read

了解記憶體優化和基礎設施設計如何擴展人工智慧的存取範圍，同時提高效率和永續性。聯合國於 2015 年提出的永續發展目標 (SDGs) 為解決一些全球性問題提供了一個框架….

經過群聯 | 2026 年 5 月 26 日 | 5 min read

了解群聯電子和聯發科如何重新思考記憶體架構，從而在智慧型手機上釋放下一代人工智慧的潛力。智慧型手機正逐漸成為人工智慧的主要平台。最初僅支援基本的設備端功能，如今已迅速發展到支援大型語言….