利用 NAND 闪存和 Pascari aiDAPTIV™ 构建可持续的 AI 基础设施

了解内存优化和基础设施设计如何扩大人工智能的访问范围，同时提高效率和可持续性。.

于2015年推出的联合国可持续发展目标（SDGs）为应对世界上一些最重要的挑战提供全球框架，包括优质教育、负担得起的能源、气候行动、创新和减少不平等。. 

随着人工智能迅速改变世界，这17项意义深远的目标引出了一个重要问题：如何让人工智能成为所有国家共享的资源，而不是只有富裕国家和大型企业才能掌握的能力？推进可持续的人工智能基础设施建设将在解答这个问题上发挥关键作用。. 

人工智能普及的基础设施障碍

现代人工智能基础设施通常需要在GPU、内存、电力和散热方面进行大量投资。这些要求给致力于此的组织带来了真正的障碍。 在部署人工智能系统时，需兼顾成本、性能和基础设施要求：

• • • 大学和研究机构
    • 初创企业和小型组织
    • 公共部门团队
    • 发展中地区

因此，人工智能能力可能会集中在相对较少的组织和国家，从而限制人工智能基础设施可持续性的更广泛进展。. 

通过更智能的基础设施扩大服务范围

作为NAND闪存解决方案的全球领导者，群联电子数十年来致力于存储创新。在生成式人工智能时代，我们通过Pascari aiDAPTIV™解决方案，将NAND闪存的应用范围拓展到传统存储之外，该解决方案旨在扩展人工智能系统的可用内存容量。. 

aiDAPTIV 通过多层内存架构提升 AI 效率，该架构协调 GPU 内存（VRAM）、系统内存（DRAM）和 NAND 闪存。它并非仅仅依赖有限且昂贵的 VRAM，而是智能地在各层之间移动和暂存数据，从而实现更高效的 AI 内存优化。. 

这种方法扩展了可用 AI 内存容量，帮助企业运行更大规模的 AI 工作负载，而无需仅仅为了增加内存容量而扩展 GPU 基础设施。通过更有效地利用可用资源，aiDAPTIV 提高了整体基础设施效率，并有助于减少大规模部署 AI 所需的 GPU 数量、供电系统、冷却基础设施和设施资源。.

最终形成了一种更加平衡高效的系统设计，既支持节能型人工智能系统，又降低了人工智能应用的门槛。这也意味着更多机构和组织可以开始将人工智能应用于教育、研究和生产力提升等领域。. 

这直接支持可持续发展目标4：优质教育通过帮助扩大人工智能学习工具和研究能力的获取途径。. 

支持创新和减少不平等

随着人工智能成为经济增长和竞争力的核心驱动力，人工智能基础设施获取不均可能会加剧全球数字鸿沟。. 

aiDAPTIV 通过使本地 AI 部署更加切实可行，可以帮助扩大 AI 开发的参与范围，使其超越传统的技术中心，同时在全球范围内加强 AI 基础设施的可持续性。. 

这两者都有贡献。 可持续发展目标9：产业、创新和基础设施 和 可持续发展目标10：减少不平等.  

让更多组织能够以经济高效的方式在本地构建和部署人工智能，有助于构建更加分散和包容的创新环境。. 

提高效率和能源利用率

人工智能基础设施也与日益增长的能源消耗密切相关。高性能系统通常需要大量的电力、冷却和持续的运营成本，因此从一开始就设计节能型人工智能系统变得越来越重要。. 

得益于半导体设计和制造技术的进步，现代人工智能加速器和GPU在芯片层面的能效越来越高。然而，部署大规模人工智能基础设施通常需要大量的配套基础设施，包括供电、冷却系统和数据中心扩容。aiDAPTIV帮助企业在现有基础设施环境中运行更大规模的人工智能工作负载，从而减少基础设施扩容需求，并实现更广泛的人工智能部署，而无需进行大规模的新建人工智能基础设施投资。.

提高内存效率是影响系统整体性能和能耗的最直接方法之一。当人工智能工作负载受限于内存容量时，企业通常会通过过度配置硬件（尤其是GPU）来弥补。但这种做法会增加功耗、散热需求和总成本。. 

aiDAPTIV 通过其多层架构实现更高效的 AI 内存优化，从而减少了对过度配置硬件的需求。这通过提高现有资源的利用率和支持更高效的扩展，对系统设计产生了显著影响。. 

实际上，这意味着企业可以通过在规模合适的基础设施上运行更大的工作负载来降低人工智能的能耗，而不是默认使用更大、更耗电的系统。这也有助于提高人工智能基础设施的整体效率，尤其是在电力和冷却资源受限的环境中。. 

这些能力与 可持续发展目标7：经济适用的清洁能源 和 可持续发展目标13：气候行动.  

人工智能的发展应与负责任的基础设施决策相辅相成。改进系统对内存和计算资源的利用方式，是实现人工智能基础设施长期可持续发展的重要一步，同时也能兼顾性能、成本和环境影响。. 

基础设施设计如何影响可持续发展目标

人工智能基础设施与联合国可持续发展目标之间的联系不仅仅是概念上的，更是实际操作层面的。. 

人工智能系统的设计、部署和扩展方式直接影响能源消耗、可及性和全球创新参与度等相关结果。基础设施决策决定了人工智能是继续集中在少数资源充足的环境中，还是能够更广泛地应用于各个行业和地区。. 

能够提升人工智能内存利用率和整体基础设施效率的技术在这一转变中发挥着关键作用。通过减少对大规模基础设施扩展的依赖，并提高现有资源的利用效率，企业可以将绩效目标与人工智能可持续发展目标相协调。. 

基础设施设计正是在此发挥了作用。当系统建设更加高效、可扩展和易用时，不仅有助于提升技术性能，还能促进更广泛的目标，例如减少不平等、扩大教育机会以及支持更负责任的能源利用。. 

这样一来，推进可持续人工智能基础设施建设就成为实现全球可持续发展目标的切实途径，而不仅仅是一个抽象的理想。. 

从存储领导者到可持续人工智能赋能者

除了在 NAND 闪存技术领域处于领先地位外，群联电子还在帮助重新定义该技术如何为可持续人工智能基础设施的未来做出贡献。. 

aiDAPTIV 不仅仅代表着简单的性能提升，它还提供了一条切实可行且可扩展的途径，以实现： 

• • • 降低人工智能部署成本
    • 更高效的人工智能系统
    • 全球范围内更广泛地获取人工智能技术

缩小差距

人工智能的未来不仅取决于模型能力，更取决于这种能力的部署效率和覆盖范围。能够扩展人工智能应用范围并降低基础设施扩展需求的基础设施将发挥核心作用。aiDAPTIV 正是体现了这一转变，它能够在现有基础设施环境中构建功能更强大的人工智能系统，从而大规模地支持创新和可持续发展。. 

这就是群联电子如何将创新转化为影响，将技术转化为可持续发展的方式。. 

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常见问题 (FAQ)：