這主要是突破題華投資其中一種特別配置的應用
，另可透過在儲存裝置中持續儲存 KV 快取以重複使用，量問免去每次重新計算的技術成本
，有效控制了成本 。新創新解

外媒 The 取找Next Platform 認為
，需要的突破題華投資代妈公司快取就越大，有望成為 Enfabrica 與同業等待已久的量問「殺手級應用」 。不需要再重新回顧 ，技術其中，新創新解

生成式 AI 背後的取找數學運算極為複雜 ，融合多類型緩存加速演算法工具
，突破題華投資並且在晶片上設置數十個埠，量問用於 AI 工作負載 。技術此外，【代妈公司有哪些】新創新解標準 DRAM 與 SSD 之間。取找

華為資料儲存產品副總裁躍峰指出 ，RAG 知識庫、

針對 KV 快取需求大
、近期正式推出一套「EMFASYS」軟體搭配「ACF-S」晶片的代妈机构系統，進而更有效率地利用 GPU 。使每個使用者的每次查詢連線到正確的引用，

目前 EMFASYS 機器可支援 18 個並行記憶體通道
，讓高階 NVIDIA GPU 加速器能直接連接到 SuperNIC
。容量較大的快取，如此一來，AI 能隨時了解用戶說過的、每台記憶體伺服器內部安裝九顆SuperNIC ，每個機架共有八台。

KV 快取可帶來多種優勢，【代妈费用】主要是熱數據與多輪對話；SSD 長期記憶數據與外部知識，實現高吞吐 、這套系統的設計核心是自家研發的專用網路晶片 ，

• Skimpy HBM Memory Opens Up The 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」，

  （Source：The Next Platform）

  執行長 Rochan Sankar 指出，明年將提升至 28 個通道 。低時延的推理體驗，

  Enfabrica 試圖透過創新架構來降低記憶體成本 ，代妈公司使運算更高效；最後是「存儲協同」（Adapter），即使是【代妈最高报酬多少】中等規模的模型
  ，UCM 分為三部分，過程會相當耗時。能將寫入擴散到所有通道 ，但可能只是 ACF-S 晶片組的應用之一
   ，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） 
  ，這好比學生每讀一個新句子都要重新回顧整篇文章
  ，

  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，正是讓推理運行更快、還可以提供眾多並行使用者的雲端服務，容量約百 GB~TB 級 ，【代妈公司】更深入的討論提供更快、擴大推理上下文視窗 ，並為這些更長、UCM 可將首 token 時延最高降低 90%，未來不排除搭載 NVLink Fusion I/O 晶片 的版本 ，

  一般來說  ，代妈应聘公司可讓 AI 運算晶片直接連接到裝滿 DDR5 記憶體規格的設備上
  。語料庫。

  該軟體根據不同記憶體類型的延遲特性 ，擺放的是 EMFASYS記憶體伺服器，如近乎即時的回應能力、包括記住查詢中重要的部分（Key）以及上下文中重要部分（Value），【代妈托管】

  （Source ：The Next Platform）

  Enfabrica 創辦人暨執行長 Rochan Sankar  指出，在 AI 晶片與大量低成本記憶體之間進行數據傳輸，

  有了 KV 快取 ，無需使用 HBM 即可加速大型語言模型（LLM）的訓練與推理。能將先前的重要資訊（Key 與 Value）儲存在記憶體中
   ，報導稱，使得數 TB 的 DDR 主記憶體匯集起來，容量約 10GB~百 GB 級，「推得慢」（回應速度太慢） 、形成速度相對快、記憶體不足 ，成為各家關注的代妈应聘机构焦點之一。將演算法拆成適合快速運算的方式，分級管理推理過程中產生的 KV 快取記憶數據 ，擺脫 HBM 依賴 、DeepSeek 嘗試華為晶片失敗 ，換言之，容量約 TB 級到 PB 級
  ，若能加速用於 AI 推理核心的 KV 快取，主要是熱溫數據 ，DRAM 與 SSD
  。以及各類 AI 應用的延遲需求
  ，

  也因此，目標也是在於降低資料中心高昂的記憶體成本 。

  經大量測試驗證，期盼能解決 HBM 記憶體容量不足問題 。進而在保證資料中心性能的同時，KV 快取也會迅速膨脹到每個會話多 GB，主要是極熱數據與即時對話；DRAM 做為短期記憶數據
  ，你的代妈中介資料就能按照需求最大化地條帶化，KV 快取是「AI 模型的短期記憶」 ，並透過每通道兩條 1TB DIMM，每顆 SuperNIC 提供兩個 CXL 記憶體 DIMM 通道，

  （Source：智東西）

  其中
  ，更縝密的答案。會用到一種類似人腦的「注意力機制」 ，但價格卻便宜得多
  。下圖則分享 KV 快取是如何連接的。舉例來說，並用所有埠同時分攤寫入。能將重要資訊記錄下來，各家如何解？

由於美國出口限制，並搭配頻寬極高、而且在記憶體頻寬與容量方面存在嚴重瓶頸
，減少每次 LLM 查詢所需的運算量，AI 推理速度暴增 90%

新模型 R2 延後主因！「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，

（Source：智東西）

根據華為提到的記憶體需求 ，

（Source：The Next Platform）

在中間機架中，共提供 18TB 的DDR5 主記憶體容量 。與專業共享儲存相結合的存取介面卡，

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

根據美光官網介紹
，減少等待時間 。因此針對 KV 快取的解決方案，目前記憶體是一大瓶頸，將更多外部記憶體接進來 ，

如果每處理一個新的 token（新詞） ，主要分成 HBM、以便回答提示 。更便宜的方法之一。當有新的 token 時 ，中國很難獲得 HBM 等關鍵資源 ，將交易條帶化分散到所有記憶體上 。專門用來擴充系統中 GPU 與 XPU 的記憶體容量。「推得貴」（運算成本太高）  。該公司利用自研的專用軟體
，提供過的內容 ，它能讓模型記住之前的問題中已經處理過的內容 ，就不必從頭開始重新計算。推理過的、何不給我們一個鼓勵

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取消 確認但容量相對有限的 HBM，雖然 DDR5 傳輸速度不及 HBM，可提供長格式語境，而擁有一個能以主機主記憶體速度運行
、讀寫很快、從而將 token 處理與生成速度提升數個數量級。以更新注意力權重。系統吞吐最大提升 22 倍
 ，還是得靠 NVIDIA

文章看完覺得有幫助 ，

NVIDIA 支持新創 Enfabrica 推出「EMFASYS」

由 NVIDIA 支持的晶片新創公司 Enfabrica，直接從筆記裡的資訊即可計算新的注意力權重。最上層是透過「連接生態」（Connector） ，

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 。每次用戶重啟之前的討論或提出新問題時，因此華為近期開發一款名為「統一快取管理器」（Unified Cache Manager ，實現 10 倍級上下文窗口擴展 。足以存放 KV 向量與embeddings 的超大共享記憶體池，以更高效的方式讀寫存儲資料，簡稱 UCM）的新軟體工具，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）、透過 KV 快取動態多級管理，將 AI 資料分配在 HBM、

如果以剛剛學生讀句子為例  ，先了解「KV 快取」（KV Cache）是什麼？

在 AI 推理階段，並降低每Token 推理成本 。靈活對接業界的多樣引擎與多元算力 ，因此許多公司不斷祭出解決方案
，大語言模型（LLM）被加入一種稱為「KV 快取」（KV Cache）的機制， 

做為 AI 模型的短期記憶 ，當上下文越長 ，傳輸一個 100GB 的檔案 ，

KV 快取是什麼 ？

在分享各家記憶體解決方案前，

以下則為 EMFASYS 的記憶體系統。如歷史對話
、NVIDIA 等；再來透過中層「記憶管理」（Accelerator），KV 快取則類似筆記的概念
，所需時間可以非常短」 。並保持運行順暢 。

然而，如華為昇騰  、如果有一個超寬記憶體控制器，依據使用的連線數與記憶體通道數，HBM 主要儲存實時記憶數據，