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。.
隨著人工智慧的普及，支撐其運作的基礎設施也面臨越來越大的壓力。過去一年，記憶體價格隨著人工智慧系統需求的激增而飆升。高頻寬顯存的GPU越來越難採購。 DRAM短缺問題持續影響供應鏈。專為人工智慧工作負載配置的系統價格不菲。.
對許多組織而言，本能反應往往關注原始運算能力：更多的GPU、更大的叢集、更高效能的元件。然而，當團隊將實際模型部署到生產環境時，往往會先遇到不同的限制。.
人工智慧工作負載越來越受限於記憶體。.
如果您正計劃在工作站、AI PC、邊緣伺服器或部門系統中實施人工智慧方案，那麼了解這種轉變至關重要。雖然運算能力仍然重要，但記憶體容量和記憶體效率正迅速成為主要的擴展瓶頸。.
人工智慧工作負載受限於記憶體。
人工智慧領域的最新趨勢和發展推動了對更大記憶體容量和更高運行時效率的需求。這些趨勢和發展包括現代人工智慧模型規模的不斷擴大、上下文視窗的擴展、諸如混合專家（MoE）等架構（這些架構可以存取更多參數）以及將狀態更長時間保存在記憶體中的智慧體和多步驟推理工作流程。.
過去，許多人工智慧團隊將記憶體瓶頸視為GPU問題。理論上，GPU擁有龐大的運算吞吐量。然而，在實際應用中，GPU記憶體往往在計算核心被充分利用之前就已經耗盡。在工作站、PC和小型伺服器上，這種限制會迅速顯現。即使計算資源充足，模型也無法完全載入到記憶體中。或者，只有大幅縮短上下文長度或降低模型效能才能勉強載入。.
記憶體瓶頸問題並非理論上的問題，而是實際操作上的問題。.
隨著人工智慧從集中式超大規模環境擴展到企業部門和邊緣部署，這些限制變得更加明顯。本地工程團隊在試驗推理模型時可能會發現，GPU 記憶體會在達到效能目標之前就被填滿。資料科學團隊在運行長時間的上下文推理時，可能會遇到鍵值快取成長超過可用記憶體的情況。.
當記憶體被佔滿時，效能會下降，甚至工作負載會直接失敗。這時，團隊就開始尋找擴展記憶體容量的方法。.
這直接引出了下一個挑戰。.
GPU 顯存是固定的，而且價格昂貴。
與傳統伺服器的系統記憶體不同，GPU記憶體整合在GPU內部，無法單獨升級。.
如果您的模型需要的記憶體超過了目前GPU的記憶體容量，通常的解決方法是購買一塊更大顯存的GPU。即使您現有GPU的運算能力足夠，您也必須升級到更大、更昂貴的GPU，只是為了獲得足夠的記憶體空間。.
在當前市場環境下，這項決定會帶來顯著的成本影響。 DRAM 供應持續緊張，推高了 GPU 和 AI 設定係統的價格。高顯存 GPU 型號尤其昂貴，通常更難採購。升級到更大顯存的 GPU，無論你是否需要，都代表你要為額外的顯存和運算能力買單。.
這種動態加劇了價格上漲。隨著越來越多的機構競相爭取高顯存GPU，供應進一步緊張，價格攀升，採購週期延長，人工智慧預算的成長速度也超乎預期。.
對於正在建立本地人工智慧能力的企業團隊來說，經濟因素不容忽視。您可能已經投資了性能強大的GPU，但要運行稍大一些的模型或啟用更長的上下文，您就必須進行全面的硬體升級。.
此時，許多組織會考慮增加GPU數量而不是更換現有GPU。.
這種方法看似合乎邏輯，但也存在著自身的限制。.
為什麼增加GPU並不總是能解決問題
在許多場景下，新增GPU可以提升系統吞吐量。對於多用戶應用程式而言，將會話分佈到多個GPU上非常簡單。這可以提高系統整體容量，並減少並發工作負載的等待時間。.
然而，許多推理工作負載在每個會話中都使用單一 GPU。單一使用者運行大型模型時可能會受到裝置可用記憶體的限制。增加額外的 GPU 可以增加可同時處理的會話數量，但不會增加單一模型實例可用的記憶體。.
將多個 GPU 合併成一個更大的記憶體池需要複雜的平行化策略。您必須對模型進行分片，協調跨裝置通信，並管理同步開銷。這些方法可能會引入額外的延遲，並且需要專門的軟體堆疊。它們還會增加操作的複雜性。.
在某些情況下，單純增加GPU數量可能收效甚微。這些情況包括使用大型模型進行單會話推理、長時間上下文工作負載（其中鍵值快取佔據大部分記憶體使用量）以及跨回合維護狀態的智慧體工作流程。.
MoE模型又增加了一層複雜性。即使對於給定的令牌，可能只有一部分專家處於活躍狀態，但專家的總記憶體佔用量也可能超過單一GPU的容量。如果沒有進行有效的內存管理，即使並非在每個步驟中都實際使用了這些內存，大部分容量也必須駐留在內存中。.
在這些案例中，核心問題依然存在。工作負載可用的有效記憶體仍然受限於單一GPU的實體記憶體。增加設備數量會增加成本和複雜性，但並不能從根本解決瓶頸問題。.
如果運算能力並非唯一的提升手段，而且增加GPU也並非總是有效，那麼問題就顯而易見了：如何在不重新設計整個系統的情況下擴展有效記憶體？
Pascari aiDAPTIV 如何解決實際問題
愛達普替夫 Pascari 的這款專用解決方案透過增加快閃記憶體層來擴展內存，使企業能夠在本地系統上運行規模更大、要求更高的 AI 工作負載。它並非簡單地添加昂貴的 GPU 資源，而是從另一個角度應對當今的記憶體挑戰。.
aiDAPTIV 並非將 GPU 記憶體視為固定的邊界，而是將 GPU 記憶體、系統記憶體和高效能快閃記憶體整合為一個統一的記憶體系統。在這個模型中，頻繁存取的資料會保留在 GPU 附近，而低頻存取的資料則可以暫存並動態呼叫。透過智慧地管理資料的儲存位置和移動時間，aiDAPTIV 擴展了 GPU 的有效記憶體容量。.
這種架構減少了將所有模型元件永久駐留在GPU記憶體中的需求。例如，對於MoE模型，專家資訊可以按需加載，而不是持續佔用記憶體空間。對於長時間運行或對話式推理，可以保留KV快取狀態，從而避免代價高昂的重新計算。.
最終，該系統能夠讓GPU將更多時間用於執行有效計算，減少因記憶體壓力而導致的空閒時間。 aiDAPTIV並非強迫您升級到更大功率的GPU，而是幫助您更好地利用系統中現有的記憶體資源。.
重要的是，這種方法避免了複雜的多GPU池化或叢集式並行處理。它適用於工作站、AI PC和小型伺服器等實際企業部署環境。這對於希望在邊緣、部門或資源受限環境中部署AI功能的組織至關重要。.
aiDAPTIV 透過減少記憶體瓶頸，直接應對了當前價格飆升帶來的經濟壓力。當現有硬體能夠運行更大規模的模型時，就能減少對稀缺的高記憶體 GPU 的爭奪。.
aidDAPTIV 為企業人工智慧帶來的功能
記憶體效率提升後，會帶來許多實際好處。它使您能夠：
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- 在現有系統上運行更大或更強大的模型。. 以前難以應對情境限制的工作站現在可以處理更複雜的推理任務。部門伺服器可以支援更高級的推理。 沒有硬體更新的車型。.
- 使用較少的GPU或低記憶體的GPU型號。. 為了避免未來可能出現的容量限制，與其預設選擇最高容量的顯示卡，不如規劃一個更均衡的配置方案。當高顯存顯示卡價格高昂時，這種彈性就顯得格外重要。.
- 降低系統級記憶體需求. 如果能更有效地利用GPU記憶體並智慧地進行資料分階段處理，就可以減少為了彌補GPU記憶體不足而需要增加系統記憶體的需求，進而降低系統整體成本。.
- 消耗更少的電力，提高能源效率。. 較大的GPU配置會消耗更多電力並產生更多熱量。如果使用更少或配置更低的GPU即可實現AI目標，則能耗和散熱需求也會相應降低。.
- 簡化部署流程。. 與其圍繞多 GPU 分片策略或針對小規模用例的複雜叢集編排進行設計，不如採用符合部門和邊緣需求的單節點架構。.
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綜合來看，這些功能改變了討論的焦點。與其問下個季度需要購買多少GPU，不如問問現有記憶體資源的利用效率如何。.
這種重新定位在當前的市場環境下尤其重要。.
價格飆升是一個訊號
與人工智慧需求相關的記憶體價格飆升不僅僅是暫時的採購難題，它還預示著供應瓶頸正在形成。.
當GPU記憶體變得稀缺且昂貴時，這表明該行業正逼近產能極限。如果你的AI擴充策略完全依賴購買更多高記憶體GPU，那麼你將直接面臨這種波動帶來的風險。.
更具韌性的策略著重於提高記憶體效率。透過減少每個工作負載所需的 GPU 記憶體量，您可以降低受價格波動和供應短缺影響的風險。此外，您還可以更靈活地部署 AI 的方式和地點。.
企業級人工智慧正日益走向分散式。團隊希望進行本地實驗，部門需要專用工具，邊緣環境需要靠近資料來源進行推理。在這些情況下，簡單地擴展集中式 GPU 叢集並不總是實用或經濟高效。.
記憶體高效架構使這些部署成為可能。它們可讓您在實際可採購、部署和營運的系統上擴展 AI 工作負載。.
將記憶體限制轉化為競爭優勢
對於企業級人工智慧而言，記憶體限制正逐漸成為一個主要限制因素。儘管原始運算能力不斷提升，但GPU的有效記憶體容量往往決定了實際運行的程式數量。.
增加GPU可以提高吞吐量，但並不總是能增加單一工作負載可用的記憶體。在記憶體價格上漲和供應緊張的市場環境下，僅依靠更大容量、更多數量的GPU會增加成本和複雜性。.
Pascari aiDAPTIV 等解決方案展現了一條不同的路徑。透過將有效 GPU 記憶體擴展到系統記憶體和高效能閃存，您可以在現有硬體上運行功能更強大的模型。它們可以降低 GPU 價格波動所帶來的風險，並可將 AI 部署到最能發揮價值的地方，從工作站到部門伺服器。.
隨著人工智慧應用的不斷普及，那些注重記憶體效率的企業將更有能力實現可持續的規模化發展。在當今環境下，如何更有效地利用現有記憶體或許是最具戰略意義的決策之一。.
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常見問題 (FAQ)：
為什麼人工智慧工作負載會加劇GPU和DRAM的供應壓力？
現代人工智慧模型需要更多的記憶體來處理更大的上下文視窗和推理過程。 工作負載 以及微調任務。作為 超大規模者 隨著企業迅速擴大人工智慧部署，對 GPU、DRAM 和 NAND 的需求超過了製造能力，導致整個行業成本上升、交貨時間延長和供應不確定性。.
目前企業人工智慧基礎設施面臨的最大瓶頸是什麼？
對許多組織而言，最大的瓶頸並非原始的運算能力，而是儲存、系統之間低效率的資料傳輸。 記憶 以及GPU。當資料管道無法滿足工作負載需求時，GPU就會發揮作用。 保持 利用率不足，降低了績效效率並增加了營運成本。.
鍵值快取如何影響AI推理效能？
KV快取會在推理過程中儲存詞元上下文，以便大型語言模型能夠 維持 無需重複計算先前標記即可保持對話的連續性。隨著上下文視窗的成長，鍵值快取會消耗大量 GPU 內存，而低效的快取處理會增加這種消耗。 重新計算, 延遲和功耗。.
為什麼混合專家（MoE）模型會佔用大量記憶體？
教育部 這些模型依賴多個專業專家模型，這些模型通常會載入在DRAM中以實現快速存取。隨著專家數量的增加，記憶體需求也會增加。 大幅上漲，使得 企業級人工智慧環境的基礎設施擴展成本更高、難度更高。.
不增加GPU就能提升AI效能嗎？
是的。許多人工智慧工作負載可以透過更好的記憶體編排和最佳化的資料流來提升效能，而不是簡單地增加GPU數量。改進GPU 使用率, 減少 重新計算 簡化記憶體存取通常能以更低的成本實現更有效率的擴充。.
群聯電子的aiDAPTIV技術是什麼？
群聯的 愛達普替夫 是一個控制器級AI記憶體編排平台，旨在 最佳化 資料如何在GPU記憶體之間傳輸，, 動態隨機存取記憶體 以及高效能閃存儲存。它擴展了有效記憶體容量，同時提升了GPU效能。 使用率 並減少基礎建設效率低下問題。.
aiDAPTIV 如何降低 MoE 模型所需的 DRAM 數量？
愛達普替夫 商店較少 頻繁地 用過的 教育部 與其讓所有專家永久載入到DRAM中，不如讓專家們專注於高效能固態硬碟。經常訪問的專家 保持 記憶體中儲存著不活躍的專家訊息，僅在需要時才以低延遲檢索，從而顯著降低了 DRAM 需求。.
aiDAPTIV 如何提高 KV 快取效率？
愛達普替夫 它將被驅逐的鍵值快取令牌儲存在快閃記憶體中，而不是完全丟棄。這樣可以快速檢索先前使用的上下文，而無需強制執行完整的快取操作。 重新計算 在 GPU 上，降低延遲，時間 到 首次令牌效能和整體 GPU 效率。.
aidDAPTIV 為企業 AI 基礎設施帶來哪些好處？
愛達普替夫 協助企業提升GPU效能 使用率, 降低對稀缺DRAM資源的依賴，降低 重新計算 降低開銷並提高推理效率。這使企業能夠更有效率地擴展 AI 工作負載，同時控制基礎設施成本和能源消耗。.
aidDAPTIV 與傳統的 AI 擴展方法有何不同？
傳統人工智慧擴充通常取決於 購買 額外的 GPU或增加DRAM容量。. 愛達普替夫 相反，它專注於智慧資料編排和分層記憶體管理，使現有硬體能夠在不過度擴展基礎設施的情況下提供更高的 AI 效能。.
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