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Post Views: 9 引言与研究背景 AI大模型训练与推理的\"内存墙\"挑战 近年来，以GPT系列、LLaMA等为代表的大型语言模型在自然语言处理领域取得了突破性进展。然而，模型的性能提升往往伴随着参数量的爆炸式增长，从数十亿到数万亿。这给计算基础设施带来了前所未有的压力，其中最突出的是内存容量限制。 以当前最先进的NVIDIA H100 GPU为例，其搭载了高达80GB的HBM3高带宽内存，

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