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Oxmiq Labs 提出用于 AI 推理容量的高带宽闪存

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Oxmiq Labs 正在提出高带宽闪存 (HBF) 作为 AI 推理的新容量层，旨在以与高带宽内存 (HBM) 相当的成本提供显著更多的存储空间。他们在 Hot Chips 2026 上的演示概述了 HBF 硬件规格，该规格在相同价格下可提供 HBM 8 到 16 倍的容量。虽然 HBM 在带宽密集型任务中表现出色，但 Oxmiq 建议 HBF 可有效地部署在混合专家 (MoE) 模型中，特别是用于存储专家权重和卸载 KV 缓存，从而优化 AI 推理工作负载的成本和容量。 AI

影响 可能为存储大型 AI 模型及其相关数据提供更具成本效益的解决方案，从而可能降低推理成本。

排序理由 该项目讨论了在技术会议上提出的 AI 计算的硬件规格和部署策略。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — mastodon.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    Oxmiq Labs HBF 亮相 Hot Chips 2026 AI 计算领域

    Oxmiq Labs HBF in AI Compute at Hot Chips 2026 https:// fed.brid.gy/r/https://www.serv ethehome.com/oxmiq-labs-hbf-in-ai-compute-at-hot-chips-2026/

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