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閃存破局“內(nèi)存焦慮”,AI微調(diào)訓練增加閃存消耗

晶芯觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友 ? 作者:黃晶晶 ? 2025-03-26 09:28 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃晶晶)面對蓬勃發(fā)展的AI,在MemoryS 2025上,群聯(lián)電子執(zhí)行長潘健成表示,面對AI服務器成本太高、數(shù)據(jù)上云端不安全等挑戰(zhàn),在地端的AI微調(diào)訓練對于解決問題而言是必須的。若一味增加GPU和內(nèi)存數(shù)量,無疑將導致本地AI訓練的成本奇高,無法獲得普及效應。

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圖:群聯(lián)電子執(zhí)行長潘健成


群聯(lián)電子推出了獨家發(fā)明且也是全球第一家將NAND應用于AI服務器中的滿血版AI訓推一體機平價方案aiDAPTIV+。通過aiDAPTIV+,企業(yè)可以在本地邊緣環(huán)境中執(zhí)行AI模型后微調(diào)訓練,確保數(shù)據(jù)安全的同時顯著降低AI訓練成本。

群聯(lián)電子aiDAPTIV+ 技術通過動態(tài)緩存,結合基于NAND 閃存“aiDAPTIVCache”緩存技術,擴展 HBM 和 GDDR 內(nèi)存,顯著提升性能。據(jù)悉,在 GTC 2025 大會上,群聯(lián)攜手 Maingear 公司推出了搭載 aiDAPTIV+ 技術的全球首款支援 LLMOps (Large Language Model Operations; 大型語言模型運作) 的消費級筆電,用戶將可使用自身企業(yè)或個人資料來微調(diào)(Post-training/Fine-tuning) 最多 80億 (8B) 參數(shù)的大型語言模型 (LLM),讓預訓練 (Pre-trained) 的AI模型能依據(jù)邊緣應用場景與使用者需求進行客制化 (Post-training),以達到真正的AI落地普及化;此外,通過 aiDAPTIVLink 3.0 新版中間件 (Middleware),負責 SSD 的 NAND 和 GPU 之間的數(shù)據(jù)傳輸,提供更快的首個 Token 時間(TTFT)回調(diào)響應,并支持更大的 LLM(大型語言模型)提示上下文。

“我們的地端AI模型微調(diào)方案aiDAPTIV+,與NVIDIA創(chuàng)辦人黃仁勛于CES演講中提及的地端推論 (Inference) 機器設備策略相呼應,將為AI應用的地端模型微調(diào)訓練以及推論帶來更廣泛的應用場景及SSD有很大幫助?!迸私〕烧f道,本地AI微調(diào)訓練將進一步增加英偉達GPU的銷量,也將為閃存產(chǎn)業(yè)鏈打開新的市場空間,尤其是企業(yè)級SSD需求將從云端下沉到邊緣端市場。

群聯(lián)電子2024年業(yè)績表現(xiàn)亮眼,總營收金額達新臺幣589.36億元,較2023年增長達22%,創(chuàng)下歷史第三高紀錄。潘健成表示,2024年雖然面臨全球消費市場疲軟的挑戰(zhàn),但群聯(lián)憑借堅強的技術實力與多樣的產(chǎn)品布局,依舊在業(yè)界交出亮眼成績。我們的存儲解決方案在各大應用領域持續(xù)受到市場肯定,展現(xiàn)出群聯(lián)的靈活應對能力與市場競爭力。

潘健成在演講中指出,2024年群聯(lián)電子研發(fā)支出近30億元人民幣,巨額研發(fā)支出帶來了巨大壓力,同樣的,盈利難也導致NAND原廠資本支出開始放緩。

在他看來,若談NAND產(chǎn)業(yè)未來路在何方,如何協(xié)助NAND原廠創(chuàng)造價值是重要課題之一。渠道市場存儲產(chǎn)品需求快速下滑,“要能夠生存就要長進”,系統(tǒng)整合廠要做NAND存儲差異化、要創(chuàng)造價值。如在PC應用上,群聯(lián)開發(fā)了PQC防偽方案,安裝于PC的存儲,可辨識AI合成圖片、視頻、文件,強化PC資料防護,價值是原來SSD的3倍。

他進一步認為,電子產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷三大周期,從90年代的PC、到2000年左右的智能手機,再到現(xiàn)在的AI走入端側,回看過去每一次的產(chǎn)業(yè)大爆發(fā)都帶動半導體產(chǎn)業(yè)鏈10多年的成長動能。而這一次AI的到來也將產(chǎn)生新的長周期的半導體繁榮。毋庸置疑,端側AI將帶給存儲巨大的機會。




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