AI數據中心究竟需要幾多記憶體？
投資網站Investing.com報導，Bernstein分析師團隊最近與前Google高級雲端工程師兼AI及機器學習專家Gunjan Shah舉行網上研討會後，分享了對AI數據中心記憶體需求的見解。
分析指出，AI數據中心在訓練模型和執行推理（inference）階段對記憶體的需求有天壤之別。Bernstein的Mark Newman分析師解釋，訓練階段需要「遠遠多於推理階段的記憶體」，因為訓練過程中必須同時存放模型權重、激活值、梯度、優化器狀態以及頻繁的檢查點數據。
根據專家意見，即使是中等規模的模型，訓練時所需的綜合記憶體也可達約1TB。相比之下，推理階段所需的記憶體較少，主要用於暫時存放張量和鍵值緩存。
Newman指出，大型雲端服務商（hyperscalers）對AI使用量激增感到措手不及，導致記憶體需求和價格急升。這種供需失衡推高了高帶寬記憶體（HBM）和動態隨機存取記憶體（DRAM）的成本。
不過，Bernstein也強調，隨著模型架構的改進、新的量化技術和下一代晶片的推出，長遠來看有望「有效管理記憶體需求」，並促進可持續發展。
同時，存儲空間亦成為瓶頸。硬碟（HDD）短缺迫使不少數據中心轉向使用固態硬碟（SSD）。雖然SSD價格比HDD高出五至十倍，但企業願意承擔額外成本，以推動模型持續進步。SSD還帶來性能和效率的提升，包括運營成本降低、耗電量減少和冷卻需求降低。
Bernstein亦提及專為AI設計的張量處理單元（TPU），這類專用晶片在總擁有成本（TCO）、每瓦性能和擴展性上表現優越，但GPU仍因生態系統成熟而被廣泛用於快速原型開發。
展望未來，高帶寬快閃記憶體（High Bandwidth Flash）可能成為關鍵的新型存儲層，為未來AI工作負載提供數TB的快速非揮發性記憶體，同時降低能源消耗。
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編輯評論：AI數據中心記憶體需求的未來挑戰與機遇
這篇報導深刻揭示了AI數據中心在記憶體配置上的複雜性及其對硬體市場的影響。訓練階段所需的龐大記憶體容量，尤其達到1TB級別，充分說明了AI模型愈趨複雜與龐大，背後是數據科學家和工程師對更高效能計算資源的渴求。
同時，推理階段相對較低的記憶體需求，反映了AI應用從開發到部署的不同資源分配策略，對數據中心的設計和運營提出了差異化的挑戰。這種需求差異也促使硬體供應商和雲服務商必須靈活調整產品和服務，滿足多樣化的市場需求。
記憶體短缺和價格飆升，尤其是HBM和DRAM，提醒我們AI熱潮不僅是軟體創新，更是硬體供應鏈的巨大考驗。SSD雖然成本較高，卻能提供更佳效率和性能，這是數據中心願意投資的明證。未來，如何在成本與效能間取得平衡，將是業界重要課題。
此外，新興技術如TPU和高帶寬快閃記憶體的崛起，展示了AI硬體生態系統的多元發展趨勢。這些專用晶片和存儲技術不僅提升運算效率，也有望推動AI應用更廣泛落地。
對香港及亞洲市場而言，理解這些技術趨勢，對投資者和企業均具重要參考價值。隨著AI應用普及，相關硬體需求將持續攀升，為記憶體製造商、數據中心運營商及雲端服務供應商帶來龐大商機。
總結來說，AI數據中心的記憶體需求不僅是技術問題，更是產業鏈協同創新的試金石。未來能否掌握核心硬體技術和供應鏈彈性，將決定企業在AI浪潮中的競爭力。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。
