ODCC開放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)：2025年AI 超節(jié)點(diǎn)內(nèi)存池化技術(shù)白皮書.pdf
- 上傳者：簡****
- 時(shí)間：2025/09/28
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ODCC開放數(shù)據(jù)中心委員會(huì)：2025年AI 超節(jié)點(diǎn)內(nèi)存池化技術(shù)白皮書。當(dāng)前，生成式人工智能浪潮正深刻改變著全球的計(jì)算格局。在 大模型訓(xùn)練與推理需求持續(xù)高漲的背景下，以AI超節(jié)點(diǎn)為代表的新 型算力形態(tài)正迅速崛起，成為支撐智能時(shí)代的重要基礎(chǔ)設(shè)施。隨著 模型規(guī)模不斷擴(kuò)大、數(shù)據(jù)復(fù)雜性持續(xù)上升，AI工作負(fù)載對存儲與內(nèi) 存系統(tǒng)提出了前所未有的挑戰(zhàn)。尤其在追求“以存換算”的方向上， 傳統(tǒng)分散、靜態(tài)的內(nèi)存架構(gòu)已難以支撐AI大規(guī)模并行計(jì)算對效率、 彈性和資源協(xié)同的嚴(yán)苛要求。
在這一背景下，AI超節(jié)點(diǎn)內(nèi)存池化技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為打破“內(nèi) 存墻”的關(guān)鍵路徑。通過對HBM、DDR、SSD等多層級存儲資源的統(tǒng)一編址、集中調(diào)度與智能分層管理，內(nèi)存池化技術(shù)不僅有效解決 了異構(gòu)資源分布不均、利用率低下等問題，更為大模型訓(xùn)練、大模 型推理等典型場景提供了靈活、高效、可擴(kuò)展的內(nèi)存解決方案。在 Scale-Up 與 Scale-Out 雙重網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的支撐下，AI系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)跨 節(jié)點(diǎn)內(nèi)存共享，進(jìn)而打通GPU與CPU之間的資源壁壘，最大化釋放算力潛能。
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