（来源：上观新闻）
大语言模型🇻🇮在推理阶段需🙂要将海🗽量参数♍🌑和中间状态存🏮入片上可访问的高🇦🇨速内存🦊🥃，而高带宽显存（🧠HBM）正是为🇱🇷此而生的存储方案🌘——通过将多层👨✈️👱DRAM芯⏺片垂直🔏堆叠，并用🇺🇾硅通孔连接，➖🧬HBM实🛏🤹♀️现了极高的👩⚕️带宽密度🙈，成为🈲📥GPU和AI加速🏃🇧🇸器的标配🍏🐎。到今天为止🎲🇺🇳，我大概 8🤾♂️0% 的工🍔作输入都是🍞靠语音完成👩💼👨🔧的🇸🇦👨💻。
”模型☢👻训练具有典型的“📹滞后反馈🥏☮”特点，今天购🇩🇯🐎买的数据要🤙到下一个版本才能🔶知道是否有🗞效，而下一🎖个版本又存在诸多🇶🇦🇬🇺无法控制的变量🔮。智能体任务🇳🇺跨越数天、♌涉及海量状态数据🤜，单GPU显存🕉🉐的容量早👩👩👧👦已无法承🇧🇷载🧁🇷🇪。。这种转变能🇭🇹够降低延🇰🇾迟、提高隐🚚👶私保护和实现实时🐽🧳响应，并推动了专🗻用人工智能加🌗速器（例如N👂PU）在消费💚级硬件中的广泛🕓🌫应用🏆。
