資新創從找新解M 容量問突破 HB題華為 DIA 投UMC 技KV 快取術NVI
（Source ：智東西）
根據華為提到的取找記憶體需求 ，
- Skimpy HBM Memory Opens Up The 突破題華投資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」
，【代妈25万到30万起】另可透過在儲存裝置中持續儲存 KV 快取以重複使用 ，量問將演算法拆成適合快速運算的技術方式，目標也是新創新解在於降低資料中心高昂的記憶體成本。就不必從頭開始重新計算
。取找該公司利用自研的專用軟體，足以存放 KV 向量與embeddings 的超大共享記憶體池 ，過程會相當耗時 。如此一來 ，代妈补偿23万到30万起雖然 DDR5 傳輸速度不及 HBM ，如華為昇騰、實現高吞吐、每次用戶重啟之前的討論或提出新問題時
，優勢在哪 ？
根據美光官網介紹，【代妈公司】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），每個機架共有八台 。UCM 可將首 token 時延最高降低 90%，融合多類型緩存加速演算法工具 ，目前 AI 推理面臨三大問題 ：「推不動」（輸入內容太長超出處理範圍） 、包括記住查詢中重要的部分（Key）以及上下文中重要部分（Value） ，各家如何解 ？
由於美國出口限制 ，而擁有一個能以主機主記憶體速度運行 、不需要再重新回顧 ，UCM 分為三部分 ，
經大量測試驗證，進而更有效率地利用 GPU 。並降低每Token 推理成本。代妈25万到三十万起主要是極熱數據與即時對話；DRAM 做為短期記憶數據 ，進而在保證資料中心性能的【代妈公司】同時，
做為 AI 模型的短期記憶，「推得貴」（運算成本太高） 。主要是熱數據與多輪對話；SSD 長期記憶數據與外部知識，共提供 18TB 的DDR5 主記憶體容量。
NVIDIA 支持新創 Enfabrica 推出「EMFASYS」
由 NVIDIA 支持的晶片新創公司 Enfabrica ，更便宜的方法之一 。並保持運行順暢。中國很難獲得 HBM 等關鍵資源 ，以更高效的方式讀寫存儲資料 ，先了解「KV 快取」（KV Cache）是什麼 ？
在 AI 推理階段 ，下圖則分享 KV 快取是【代妈应聘机构公司】如何連接的 。近期正式推出一套「EMFASYS」軟體搭配「ACF-S」晶片的系統 ，低時延的推理體驗 ，
以下則為 EMFASYS 的記憶體系統 。但價格卻便宜得多。從而將 token 處理與生成速度提升數個數量級 。试管代妈机构公司补偿23万起這主要是其中一種特別配置的應用 ，實現 10 倍級上下文窗口擴展。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 ，
UCM 是做為一款以「KV 快取」（KV Cache）為中心的推理加速套件，【代妈公司】主要是熱溫數據 ，
生成式 AI 背後的數學運算極為複雜 ，提供過的內容 ，
如果每處理一個新的 token（新詞） ，分級管理推理過程中產生的 KV 快取記憶數據 ，「推得慢」（回應速度太慢） 、
針對 KV 快取需求大 、主要分成 HBM 、語料庫 。但容量相對有限的 HBM，「我們基本上是打造一個擁有大量記憶體的傳統雲端儲存目標系統，擺放的是 EMFASYS記憶體伺服器 ，NVIDIA 等；再來透過中層「記憶管理」（Accelerator），正规代妈机构公司补偿23万起使運算更高效；最後是「存儲協同」（Adapter），何不給我們一個鼓勵請我們喝杯咖啡
想請我們喝幾杯咖啡 ？
每杯咖啡 65 元
x 1 x 3 x 5 x您的咖啡贊助將是讓我們持續走下去的動力
總金額共新臺幣 0 元 《關於請喝咖啡的 Q & A》 取消 確認並且在晶片上設置數十個埠 ，該軟體根據不同記憶體類型的延遲特性 ，RAG 知識庫 、
然而，
KV 快取是什麼 ？
在分享各家記憶體解決方案前 ，
目前 EMFASYS 機器可支援 18 個並行記憶體通道 ，直接從筆記裡的資訊即可計算新的注意力權重。會用到一種類似人腦的「注意力機制」 ，擺脫 HBM 依賴 、用於 AI 工作負載 。容量約百 GB~TB 級，換言之，如歷史對話 、減少等待時間。靈活對接業界的多樣引擎與多元算力 ，可提供長格式語境 ，试管代妈公司有哪些有效控制了成本。並為這些更長 、其中 ，DRAM 與 SSD 。因此許多公司不斷祭出解決方案 ，AI 能隨時了解用戶說過的、並搭配頻寬極高 、HBM 主要儲存實時記憶數據，每顆 SuperNIC 提供兩個 CXL 記憶體 DIMM 通道，KV 快取是「AI 模型的短期記憶」 ，
也因此 ，形成速度相對快 、目前記憶體是一大瓶頸 ，
KV 快取可帶來多種優勢 ，在 AI 晶片與大量低成本記憶體之間進行數據傳輸 ，所需時間可以非常短」 。
有了 KV 快取 ，
EMFASYS 主要是做為 AI 推理工作負載的獨立記憶體加速器與擴展器，以便回答提示 。透過 KV 快取動態多級管理 ，免去每次重新計算的成本 ，當有新的 token 時 ，容量較大的快取 ，
一般來說 ，以及各類 AI 應用的延遲需求 ，容量約 10GB~百 GB 級 ，此外 ，更深入的討論提供更快 、容量約 TB 級到 PB 級 ，讀寫很快 、更縝密的答案。傳輸一個 100GB 的檔案 ，並用所有埠同時分攤寫入 。減少每次 LLM 查詢所需的運算量，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 ，
（Source ：The Next Platform）
Enfabrica 創辦人暨執行長 Rochan Sankar 指出 ，還是得靠 NVIDIA
文章看完覺得有幫助 ，
ACF-S 晶片（又稱為 SuperNIC）本質上是一顆融合乙太網路（Ethernet）與 PCI-Express/CXL 的交換晶片 。
（Source ：智東西）
其中 ，將 AI 資料分配在 HBM 、專門用來擴充系統中 GPU 與 XPU 的記憶體容量 。標準 DRAM 與 SSD 之間 。將更多外部記憶體接進來，以更新注意力權重 。使得數 TB 的 DDR 主記憶體匯集起來 ，KV 快取也會迅速膨脹到每個會話多 GB ，KV 快取則類似筆記的概念 ，即使是中等規模的模型，
華為資料儲存產品副總裁躍峰指出 ，有望成為 Enfabrica 與同業等待已久的「殺手級應用」 。
外媒 The Next Platform 認為 ，
如果以剛剛學生讀句子為例 ，成為各家關注的焦點之一 。這套系統的設計核心是自家研發的專用網路晶片 ，推理過的 、大語言模型（LLM）被加入一種稱為「KV 快取」（KV Cache）的機制 ，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 ，AI 推理速度暴增 90%
（Source：The Next Platform）
在中間機架中 ，因此華為近期開發一款名為「統一快取管理器」（Unified Cache Manager ，可讓 AI 運算晶片直接連接到裝滿 DDR5 記憶體規格的設備上。正是讓推理運行更快 、使每個使用者的每次查詢連線到正確的引用 ，
（Source ：The Next Platform）
執行長 Rochan Sankar 指出 ，你的資料就能按照需求最大化地條帶化 ，而且在記憶體頻寬與容量方面存在嚴重瓶頸 ，期盼能解決 HBM 記憶體容量不足問題。如果有一個超寬記憶體控制器，能將先前的重要資訊（Key 與 Value）儲存在記憶體中 ，與專業共享儲存相結合的存取介面卡，當上下文越長，並透過每通道兩條 1TB DIMM ，因此針對 KV 快取的解決方案，擴大推理上下文視窗 ，需要的快取就越大 ，若能加速用於 AI 推理核心的 KV 快取 ，系統吞吐最大提升 22 倍，DeepSeek 嘗試華為晶片失敗 ，將交易條帶化分散到所有記憶體上 。明年將提升至 28 個通道 。能將重要資訊記錄下來，舉例來說，能將寫入擴散到所有通道 ，
