随着AI模型的英伟有望持续扩展，也促使行业将GPU驱动的达计存储架构视为潜在的下一个技术前沿 。使用量身定制的划允Arizona Cardinals football jerseys WhatsApp +86 15855158769SSD部分取代HBM作为GPU显存的扩展器 。CPU在数据传输到GPU之前先向存储设备发出数据请求 ，直接因为这部分数据在推理过程中基本保持不变 ，访问GPU直接访问存储设备，存储因此HBF被认为更适合存储AI模型参数 ，加速NAND闪存的英伟有望优势在于位密度 ，在相近的达计占用空间下实现了更大的存储容量 。HBM可能难以满足未来显存容量的划允需求，传闻微软和AMD也在探索类似的直接Arizona Cardinals football jerseys WhatsApp +86 15855158769方法 。仅作为只读工作负载使用。访问主要问题还是存储在于传统的数据传输方式效率较低 ，
可是加速NAND闪存的耐久度有限 ，计划从Vera Rubin平台引入 ，英伟有望两者之间是有差异的 ：在GDS里 ，而到了GIDS，这进一步支持HBF架构 ，
GIDS与现有的GDS（GPU Direct Storage）功能有所不同 ，
据TrendForce报道 ，也是为了解决相同的问题 。
GIDS和GDS都旨在克服传统计算架构中的数据传输瓶颈 ，以便跟上GPU的处理速度 。外界认为 ，约为DRAM的30倍 ，去年就有消息称 ，目前GPU-HBM数据传输已占系统总功耗大概一半 ，带来了面向AI推理时代的下一代存储器解决方案HBF（High Bandwidth Flash），
GIDS的出现可能使NAND闪存在AI存储系统中扮演更为重要的角色，另外今年SK海力士还与闪迪合作 ，同时减轻HBM在容量方面的压力。英伟达分别与SK海力士和铠侠合作 ，以应对未来的AI瓶颈 。英伟达正在推进GPU直接访问存储的架构开发 ，
启动GIDS（GPU-Initiated Direct Storage Access）功能 。这种转变需要性能更高的NAND闪存，这一转变可能加速HBF的发展 。而GPU则能生成数万个并行线程 。将超高速的NAND闪存更靠近GPU ，CPU在线程处理上结构受限 ，中间会跳过CPU和DRAM来实现。推动AI SSD的开发 ，而DRAM拥有几乎无限的写入能力 。(责任编辑：{typename type="name"/})
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