技術模組

記憶體階層

模型越大，記憶體配置越決定產品體驗。VXI 將片上 SRAM、快取與外部記憶體視為一個整體，依模型行為共同規畫權重、啟動值與中間資料的位置。

記憶體 · 資料流 · 能效

核心價值

共同規畫權重、啟動值、快取與外部記憶體，讓資料配置貼合模型需求。

  • 依模型行為配置資料

    把最常使用的資料放在最靠近運算的位置，降低存取延遲。

  • 容量與頻寬的平衡

    在片上容量、外部頻寬與成本之間取得最適平衡，支援不同規模的模型。

  • 面向生成式 AI 的上下文管理

    針對長上下文與多輪互動規畫 KV 快取策略，讓回應體驗維持一致。

運作方式

  1. 需求盤點

    估算模型權重、啟動值與上下文所需的記憶體容量。

  2. 分層配置

    依存取頻率將資料分配到片上 SRAM、快取與外部記憶體。

  3. 預取與重用

    透過預取與資料重用策略隱藏存取延遲。

  4. 持續調校

    依實際工作負載回饋調整配置，兼顧效能與穩定性。

評估時我們會與您確認

帶著這些資訊提出評估申請，VXI 團隊能更快提出具體的平台與導入建議。

  • 模型規模、上下文長度與並行使用情境
  • 外部記憶體類型與系統成本目標
  • 延遲敏感度與回應一致性要求
  • 未來模型升級所需的容量彈性

常見問題

記憶體階層如何影響 AI 產品體驗？
記憶體配置決定資料多快能抵達運算單元。良好的階層設計能降低延遲、減少功耗，並讓長時間運行的產品維持穩定表現。
如何估算我的模型需要多少記憶體？
您可以先使用網站上的工作負載規畫工具，初步估算模型權重與 KV 記憶體需求，再由 VXI 工程團隊在評估階段協助細化配置。
生成式 AI 的長上下文會帶來什麼挑戰？
長上下文會讓 KV 快取快速成長，對容量與頻寬形成壓力。VXI 透過分層配置與上下文管理策略，協助在體驗與成本之間取得平衡。

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