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….

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….

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….

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….

透過重新思考整個堆疊中的記憶體管理方式，擴展有效 GPU 內存，並在現有本地系統上運行更強大的 AI 工作負載。隨著 AI 的普及，支撐其運作的基礎設施也面臨越來越大的壓力。過去一年，內存….