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英伟达：全栈协同设计应对AI内存挑战
随着模型变大、上下文变长，GPU内存压力上升且供给趋紧。英伟达称通过GPU、CPU、网络、存储与软件的全栈协同设计提升内存利用效率：从Blackwell Ultra到Vera Rubin，每GPU的HBM容量仅增约3%，但智能体每美元吞吐量最高提升30倍。
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