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存算一體？要加速AI也許只需要外包內存

• 現(xiàn)代社會越來越需要數(shù)據(jù)，尤其是隨著AI的使用持續(xù)呈指數(shù)級增長。因此，確保足夠的內存以及可持續(xù)支持該內存的能力已成為一個主要問題。為了提升AI運算的速度，存算一體技術逐漸成為主角。 不過，在存算一體盛行的AI計算領域里，一項違反直覺的進步可能會使AI系統(tǒng)更快、更節(jié)能。軟件公司 Kove 找到了一種以顯著提高內存效率的方式池化和動態(tài)分配服務器內存的方法，通過利用外部池化內存來產生結果其速度比使用本地內存更快。根據(jù)合作伙伴的數(shù)據(jù)顯示，Red Hat 使用Kove系統(tǒng)后延遲減少了9%
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