（来源：上观新闻）
与 N💢0️⃣2 节点相比，A🇩🇲14 预计在相🤐🇳🇷同功耗下速◻😆度提升 10% 👶🌮至 15%，或在🌡🧜♀️相同速度下功🎪🇬🇭耗降低🏎📓 25% 至 🍫30%，👨🌾↩同时逻辑密度提😦🔑升约 1.2 倍🇺🇦👨✈️。
这个改变看似微😡小，实则意义深🌍🙅远👛🤦♂️。大语言模型在🎬推理阶段需要将海5️⃣🛹量参数和中间👙🇬🇫状态存入片上可🔑访问的高速内存，🥄🌧seo职位而高带宽显存（💦HBM）正是👨🦱🔐为此而生的存储🚁✅方案—🇸🇦—通过将多层DR1️⃣🐖AM芯片垂🥗直堆叠💫🎍，并用硅✖通孔连接，H🙎🇩🇴BM实现了极高的🚘😤带宽密🤾♀️🕴度，成为GP☸🐋U和AI加速器🌐⛑的标配🧯⛷。
经常玩 AI🕍🤾♂️ 的朋友应该清🎂➖楚，MD🆖 对 AI 是最🛂🚅友好的格式🇾🇹🌗。他们模🆚🙊拟了一⌛🐫个典型的企业信息✡杂乱环境，包括🐲🏓维基百科、🇺🇦🇷🇪一个拥有9👸7张表的匿名🎁🌯化大学数据仓库♠🐅、一个大学研🥧究实验室网🇲🇼🎷站、Gmai🧢🐝l邮箱系统🕶🤦♂️，还有LL👙🇵🇲M自己的预训练知🇸🇰📺识库😗🍉。
