【產業戰報】記憶體快訊

【產業戰報】記憶體快訊

前言：Rubin ICMSP關鍵不只算力，還要記憶體！

• 輝達近日宣布將在 Vera Rubin 平台上採用 ICMS(推論情境記憶體儲存)，目標是解決大規模推論運算中的記憶體瓶頸。新架構預期將採用 16TB TLC SSD，並將 KV 快取卸載至更具延展性的儲存體系，以強化 Rubin 的 AI 能力。

• KV 快取是「AI 模型的短期記憶」。由於已經儲存先前已計算過的 key-value 配對，以避免重複運算。依據記憶體階層不同，KV 快取可配置在不同的運算記憶體層級中。例如，KV 快取可配置於 GPU HBM（G1），做為主動 KV 快取；配置於系統 DRAM（G2）做為暫存/外溢的 KV 快取；或者，做為置於本地 SSD（G3）中的暖 KV 快取；最後一種是容量最大、可跨節點共享的 KV 快取儲存層（G4）。

• ICMSP 利用 DPU 所連接的 NVMe SSD 儲存來自 HBM 及 GPU 伺服器 DRAM的溢出鍵值快取資料。而 ICMSP SSD 擁有比一般 SSD 更高的頻寬與更低延遲，因為它所連接的 BlueField-4 DPU 是儲存加速器，可透過 Spectrum-6 乙太網路連接到 Vera Rubin Pod 中的 GPU，採用光子學技術，每個埠以 800 Gbps 運行。這個G3.5 層 Context Memory 為代理式 AI 的龐大快取資料而存在，主要存儲溫資料(warm data)並可隨時傳送到模型運算所需的熱資料裝置(DDR 或 HBM)。

• 傳統架構中，數據從 G1/G2 溢出後會直接落入 G4（慢速存儲），導致讀取時 GPU嚴重停頓。G3.5 層的引入，利用 BlueField-4 的算力與 NVMe 的速度，創造了一個「偽無限」的外部顯存池。對於 GPU 而言，訪問 G3.5 的數據雖然比 HBM 慢，但遠快於重計算，且透過預取技術（Prefetching）可以掩蓋部分延遲。

• 資料來源：Nvidia、富邦投顧

• 花旗銀行近期出具最新報告便指出，因為 Vera Rubin 平台預期將為 ICMS 運作採用 16TB TLC SSD，成為全球 NAND 需求成長動能。其中，每一套 Vera Rubin 伺服器系統需額外配置 1,152TB 的 SSD 才能運作 ICMS，全球 NAND 供應短缺將進一步惡化。

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