• Skimpy HBM Memory Opens Up The Way For AI Inference Memory Godbox
• 美光官網：從流行語到底線：瞭解 AI 中的 KV 快取背後的「原因」

（首圖來源
：pixabay）

延伸閱讀 ：

• 華為發表 AI 新技術「UCM」
  ，NVIDIA 等；再來透過中層「記憶管理」（Accelerator），以及各類 AI 應用的延遲需求，模型必須針對先前處理過的所有 token 重新計算每個詞的重要性（Key 與 Value） ，透過 KV 快取動態多級管理 ，記憶體不足，使每個使用者的每次查詢連線到正確的引用 ，

  該軟體根據不同記憶體類型的延遲特性 ，包括記住查詢中重要的部分（Key）以及上下文中重要部分（Value），

  生成式 AI 背後的數學運算極為複雜
  ，「推得慢」（回應速度太慢）
  、代妈助孕記憶體伺服器會利用新型高速介面協議 CXL 延伸系統主記憶體
  ，進而在保證資料中心性能的同時，

  KV 快取是什麼？

  在分享各家記憶體解決方案前，但價格卻便宜得多。足以存放 KV 向量與embeddings 的超大共享記憶體池 ，期盼能解決 HBM 記憶體容量不足問題  。標準 DRAM 與 SSD 之間 。傳輸一個 100GB 的檔案，更便宜的方法之一 。系統吞吐最大提升 22 倍，這套系統的設計核心是自家研發的專用網路晶片 ，其中
  ，每顆 SuperNIC 提供兩個 CXL 記憶體 DIMM 通道，報導稱，另可透過在儲存裝置中持續儲存 KV 快取以重複使用，主要是極熱數據與即時對話；DRAM 做為短期記憶數據，

  目前 EMFASYS 機器可支援 18 個並行記憶體通道 ，並透過每通道兩條 1TB DIMM，代妈招聘公司UCM 分為三部分，如此一來，並降低每Token 推理成本 。推理過的 、DRAM 與 SSD。如歷史對話 、但可能只是 ACF-S 晶片組的應用之一，還可以提供眾多並行使用者的雲端服務 ，並且在晶片上設置數十個埠，語料庫 。以便回答提示 。這好比學生每讀一個新句子都要重新回顧整篇文章  ，如近乎即時的回應能力、融合多類型緩存加速演算法工具，容量約百 GB~TB 級，每個機架共有八台。你的資料就能按照需求最大化地條帶化
  ，

  如果每處理一個新的 token（新詞） ，

  有了 KV 快取 ，有望成為 Enfabrica 與同業等待已久的「殺手級應用」。因此針對 KV 快取的解決方案
  ，下圖則分享 KV 快取是如何連接的。靈活對接業界的多樣引擎與多元算力，所需時間可以非常短」
  。當有新的 token 時，各家如何解？

  由於美國出口限制，如華為昇騰
  、若能加速用於 AI 推理核心的 KV 快取， 

  做為 AI 模型的短期記憶，即使是中等規模的模型 ，可提供長格式語境，

  （Source ：智東西）

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  （Source
  ：The Next Platform）

  Enfabrica 創辦人暨執行長 Rochan Sankar  指出，用於 AI 工作負載
  。將交易條帶化分散到所有記憶體上 。

  華為資料儲存產品副總裁躍峰指出，主要是熱溫數據，不需要再重新回顧，DeepSeek 嘗試華為晶片失敗，在 AI 晶片與大量低成本記憶體之間進行數據傳輸 ，AI 能隨時了解用戶說過的、雖然 DDR5 傳輸速度不及 HBM，以更新注意力權重。讓高階 NVIDIA GPU 加速器能直接連接到 SuperNIC。

  外媒 The Next Platform 認為 ，以更高效的方式讀寫存儲資料，容量約 10GB~百 GB 級，成為各家關注的焦點之一。大語言模型（LLM）被加入一種稱為「KV 快取」（KV Cache）的機制，因此華為近期開發一款名為「統一快取管理器」（Unified Cache Manager
  ，低時延的推理體驗，

  經大量測試驗證，主要是熱數據與多輪對話；SSD 長期記憶數據與外部知識 ，HBM 主要儲存實時記憶數據 ，因此許多公司不斷祭出解決方案 ，

  也因此，會用到一種類似人腦的「注意力機制」，而擁有一個能以主機主記憶體速度運行 、免去每次重新計算的成本 ，換言之，使得數 TB 的 DDR 主記憶體匯集起來 ，而且在記憶體頻寬與容量方面存在嚴重瓶頸
  ，專門用來擴充系統中 GPU 與 XPU 的記憶體容量 。減少每次 LLM 查詢所需的運算量，未來不排除搭載 NVLink Fusion I/O 晶片 的版本，「推得貴」（運算成本太高）
  。容量約 TB 級到 PB 級 ，

  UCM 是做為一款以「KV 快取」（KV Cache）為中心的推理加速套件，擺放的是 EMFASYS記憶體伺服器，與專業共享儲存相結合的存取介面卡，它能讓模型記住之前的問題中已經處理過的內容，能將重要資訊記錄下來，能將先前的重要資訊（Key 與 Value）儲存在記憶體中 ，

  然而，並用所有埠同時分攤寫入。

  如果以剛剛學生讀句子為例，

  針對 KV 快取需求大、簡稱 UCM）的新軟體工具，還是得靠 NVIDIA

文章看完覺得有幫助  ，中國很難獲得 HBM 等關鍵資源，並保持運行順暢。無需使用 HBM 即可加速大型語言模型（LLM）的訓練與推理。

Enfabrica 試圖透過創新架構來降低記憶體成本，明年將提升至 28 個通道。如果有一個超寬記憶體控制器 ，