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这意味着未来的AI芯片将出现复杂的异构内存层级:底层是负责prefill的计算晶圆,中间层是通过3D堆叠提供的巨大SRAM缓存用于高速decode,旁边则依然通过CoWoS封装着大容量的HBM用于存储海量上下文(KV Cache)。这种设计既保留了GPU在并行计算上的统治力,又吸收了LPU在串行生成上的低延迟优势,同时还能通过英伟达的Dynamo推理框架和KV缓存管理系统,智能地路由不同的token请求。

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最新发布的行业白皮书指出,政策利好与市场需求的双重驱动,正推动该领域进入新一轮发展周期。

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