GPU推理减负将KV Cache转交CPU,异构系统里的内存调度为何如此关键?
AI推理阶段KV Cache等任务转向CPU,凸显了异构计算系统中统筹CPU、内存与互联协同的重要性。
AI推理阶段KV Cache等任务转向CPU,凸显了异构计算系统中统筹CPU、内存与互联协同的重要性。
强调KV Cache调度对CPU的依赖,提示在异构系统中若忽视CPU、内存协同将引发严重的算力失衡风险。
对比纯训练时代的算力逻辑,推理阶段大量转向CPU进行KV Cache调度,异构系统的协同价值成为投资重心。
推理计算转向CPU与内存协同,具备异构系统调度优势的存储和算力互联龙头迎来投资契机。