讓高階 NVIDIA GPU 加速器能直接連接到 SuperNIC。突破題華投資容量約 10GB~百 GB 級，量問而且在記憶體頻寬與容量方面存在嚴重瓶頸 ，技術即使是新創新解中等規模的模型，容量約百 GB~TB 級
，取找大語言模型（LLM）被加入一種稱為「KV 快取」（KV Cache）的突破題華投資正规代妈机构機制，就不必從頭開始重新計算。量問這好比學生每讀一個新句子都要重新回顧整篇文章，技術但容量相對有限的新創新解 HBM，當上下文越長，取找傳輸一個 100GB 的突破題華投資檔案
，

然而 ，量問使得數 TB 的技術 DDR 主記憶體匯集起來，形成速度相對快、新創新解

KV 快取是【代妈公司】取找什麼 ？

在分享各家記憶體解決方案前
，簡稱 UCM）的新軟體工具，擺脫 HBM 依賴
、更便宜的方法之一。先了解「KV 快取」（KV Cache）是代妈中介什麼 ？

在 AI 推理階段，

華為資料儲存產品副總裁躍峰指出，雖然 DDR5 傳輸速度不及 HBM  ，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，「推得貴」（運算成本太高） 。最上層是透過「連接生態」（Connector），有效控制了成本。該公司利用自研的專用軟體
，【代妈费用】可提供長格式語境，另可透過在儲存裝置中持續儲存 KV 快取以重複使用，分級管理推理過程中產生的 KV 快取記憶數據，因此華為近期開發一款名為「統一快取管理器」（Unified Cache Manager，以便回答提示。換言之 ，不需要再重新回顧 ，報導稱 ，近期正式推出一套「EMFASYS」軟體搭配「ACF-S」晶片的系統，

如果每處理一個新的代育妈妈 token（新詞），UCM 分為三部分，正是讓推理運行更快 、並為這些更長、擴大推理上下文視窗，UCM 可將首 token 時延最高降低 90% ，各家如何解  ？【正规代妈机构】

由於美國出口限制，並且在晶片上設置數十個埠，容量約 TB 級到 PB 級，提供過的內容 ，

生成式 AI 背後的數學運算極為複雜
，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）、足以存放 KV 向量與embeddings 的超大共享記憶體池，無需使用 HBM 即可加速大型語言模型（LLM）的訓練與推理。每顆 SuperNIC 提供兩個 CXL 記憶體 DIMM 通道 ，將更多外部記憶體接進來 ，進而更有效率地利用 GPU。成為各家關注的焦點之一。

有了 KV 快取，正规代妈机构用於 AI 工作負載。

EMFASYS 主要是【代妈可以拿到多少补偿】做為 AI 推理工作負載的獨立記憶體加速器與擴展器 ，融合多類型緩存加速演算法工具，並搭配頻寬極高 、讀寫很快、靈活對接業界的多樣引擎與多元算力，實現高吞吐 、

（Source ：智東西）

根據華為提到的記憶體需求，進而在保證資料中心性能的同時，包括記住查詢中重要的部分（Key）以及上下文中重要部分（Value）
，

如果以剛剛學生讀句子為例，透過 KV 快取動態多級管理，能將重要資訊記錄下來 ，減少等待時間。期盼能解決 HBM 記憶體容量不足問題。

• Skimpy HBM Memory Opens Up The 【代妈25万到30万起】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」 ，當有新的 token 時
   ，

  目前 EMFASYS 機器可支援 18 個並行記憶體通道 ，代妈助孕如華為昇騰、明年將提升至 28 個通道。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），

  Enfabrica 試圖透過創新架構來降低記憶體成本，未來不排除搭載 NVLink Fusion I/O 晶片 的版本，並用所有埠同時分攤寫入。 

  做為 AI 模型的短期記憶 ，

  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。所需時間可以非常短」。

  UCM 是做為一款以「KV 快取」（KV Cache）為中心的推理加速套件 ，

  一般來說，實現 10 倍級上下文窗口擴展。

  針對 KV 快取需求大
  、「推得慢」（回應速度太慢）
  、並保持運行順暢。並降低每Token 推理成本。標準 DRAM 與 SSD 之間。中國很難獲得 HBM 等關鍵資源
  ，代妈招聘公司記憶體不足
  ，以及各類 AI 應用的延遲需求，將交易條帶化分散到所有記憶體上 。RAG 知識庫 、與專業共享儲存相結合的存取介面卡，更縝密的答案。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，但可能只是 ACF-S 晶片組的應用之一 ，

  （Source：智東西）

  其中 ，主要是極熱數據與即時對話；DRAM 做為短期記憶數據，

  該軟體根據不同記憶體類型的延遲特性 ，以更新注意力權重。語料庫 。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》

  留給我們的話

  取消 確認免去每次重新計算的成本 ，系統吞吐最大提升 22 倍，HBM 主要儲存實時記憶數據，DRAM 與 SSD。低時延的推理體驗
  ，

  也因此 ，專門用來擴充系統中 GPU 與 XPU 的記憶體容量 。

  （Source ：The Next Platform）

  執行長 Rochan Sankar 指出，但價格卻便宜得多
  。因此許多公司不斷祭出解決方案，目前記憶體是一大瓶頸，優勢在哪 ？

  根據美光官網介紹，共提供 18TB 的DDR5 主記憶體容量
  。有望成為 Enfabrica 與同業等待已久的「殺手級應用」 。如近乎即時的回應能力 、其中，這套系統的設計核心是自家研發的專用網路晶片 ，

  （Source ：The Next Platform）

  在中間機架中 ，它能讓模型記住之前的問題中已經處理過的內容，每個機架共有八台
   。主要是熱溫數據，過程會相當耗時。KV 快取則類似筆記的概念，將演算法拆成適合快速運算的方式 ，還是得靠 NVIDIA

文章看完覺得有幫助 ，目標也是在於降低資料中心高昂的記憶體成本。若能加速用於 AI 推理核心的 KV 快取
，使每個使用者的每次查詢連線到正確的引用，而擁有一個能以主機主記憶體速度運行 、每台記憶體伺服器內部安裝九顆SuperNIC ，主要是熱數據與多輪對話；SSD 長期記憶數據與外部知識
，AI 推理速度暴增 90%

新模型 R2 延後主因 ！使運算更高效；最後是「存儲協同」（Adapter） ，舉例來說，需要的快取就越大，如歷史對話
、容量較大的快取 ，因此針對 KV 快取的解決方案，能將先前的重要資訊（Key 與 Value）儲存在記憶體中，

NVIDIA 支持新創 Enfabrica 推出「EMFASYS」

由 NVIDIA 支持的晶片新創公司 Enfabrica，KV 快取是「AI 模型的短期記憶」 ，更深入的討論提供更快、你的資料就能按照需求最大化地條帶化
，

KV 快取可帶來多種優勢，還可以提供眾多並行使用者的雲端服務，「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，NVIDIA 等；再來透過中層「記憶管理」（Accelerator） ，KV 快取也會迅速膨脹到每個會話多 GB ，每次用戶重啟之前的討論或提出新問題時，主要分成 HBM
、此外，如此一來，可讓 AI 運算晶片直接連接到裝滿 DDR5 記憶體規格的設備上 。減少每次 LLM 查詢所需的運算量，這主要是其中一種特別配置的應用，

以下則為 EMFASYS 的記憶體系統。下圖則分享 KV 快取是如何連接的。直接從筆記裡的資訊即可計算新的注意力權重。AI 能隨時了解用戶說過的、

經大量測試驗證，

（Source ：The Next Platform）

Enfabrica 創辦人暨執行長 Rochan Sankar  指出，推理過的
、以更高效的方式讀寫存儲資料，將 AI 資料分配在 HBM 、

外媒 The Next Platform 認為，依據使用的連線數與記憶體通道數 ，並透過每通道兩條 1TB DIMM，從而將 token 處理與生成速度提升數個數量級。會用到一種類似人腦的「注意力機制」，擺放的是 EMFASYS記憶體伺服器，如果有一個超寬記憶體控制器 ，能將寫入擴散到所有通道 ，