#上热门🔥 #股民交流破局算力浪费英伟达GPU用量削减82% 国产芯片存储 @DOU+小助手

gpu削减82,对存储芯片有影响吗

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发布时间：2025-10-22 10:53

蜀山掌门小郑

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GPU池化早不是新鲜事，大厂早把这招玩得溜了：
英伟达靠MIG把GPU硬切成独立小块，像分蛋糕一样固定分配；微软MPS能让多个任务分时用卡，相当于轮流用厨房；亚马逊更是直接在云服务里搞静态资源池，提前给模型分好算力。

阿里云这次是把“粗活”做细了！
以前池化多是按任务或进程调度，Aegaeon直接卷到Token级——AI生成每个词的间隙就切换模型，把切换开销砍了97%。测试里从1192张GPU砍到213张，看着夸张，但这是和“没做任何优化”的原始状态比的。

但想让GPU需求锐减？根本不现实！
Hugging Face上超100万个模型，热门模型和长尾模型抢资源的矛盾越来越烈，而且Sora这类多模态模型吞算力像喝水，需求增长速度比优化速度快10倍。更别说大模型训练得持续占着GPU，池化优化在这场景根本没用。
#阿里巴巴 #ai算力 #英伟达 #阿里云 #池化
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