如何解決記憶瓶頸阻礙了AI應用程序| TechRepublic

人工智能應用程序和現代處理器（例如GPU）的功能開始超過數據中心體系結構。儘管有充分的報導，雖然生成AI的強大功率和冷卻​​需求卻相對較少，但目前掛著AI性能的內存瓶頸。但這是由於內存創新而改變的。

AI需要內存。很多。然而，傳統的記憶體系結構可以充當AI性能的瓶頸。因此，Compute Express鏈接的引入是及時的。這款新服務器互連為要合併和共享的內存資源打開了大門。它可以幫助彌合位於低延遲內存和固態驅動器之間的性能差距。 CXL還可以降低內存成本，這是其中最昂貴的元素之一，同時消除了AI充分發揮其全部潛力的另一個障礙。

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AI Gen揭露瓶頸

最新一代苛刻的工作負載（例如AI）的存在在其中殘酷地暴露了瓶頸。隨著大型語言模型變得更大，隨著處理器和圖形處理單元變得越來越強大，隨著機架密度飆升，傳統的IT設計難以跟上。

但是，最明顯的是記憶瓶頸。如果您將CPU核心繪製在時間上，然後在內存帶寬中進行因素，則趨勢線的差異是鮮明的。存儲器帶寬擴展與CPU核心擴展一段時間。但是它已經停滯了幾代，而核心計數越來越高。結果：CPU餓死了內存，以至於您無法從其他內核中完全受益。除延遲外，一旦主存儲已滿，苛刻的應用程序也可能會遇到諸如存儲器複製過多，被存儲，過度緩沖和設備外錯誤所消耗的問題。如果這些應用程序持續時間太長，則可能會崩潰。

另一個常見的內存問題未充分利用或滯留的內存資源。有些處理器可能迫切需要記憶，而另一些處理器則有足夠的供應。這歸結為系統設計和局限性。傳統上，DRAM位於CPU附近的雙線內存模塊中。有了這種設計，其他CPU只能訪問某些DIMM，而不能訪問其他DIMM。

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