目前GPU-HBM数据传输已占系统总功耗大概一半，英伟有望将超高速的达计NAND闪存更靠近GPU，以应对未来的划允Where to find Tottenham Hotspur football jerseys. WhatsApp +86 15855158769.AI瓶颈。GPU直接访问存储设备 ，直接这一转变可能加速HBF的访问发展。而DRAM拥有几乎无限的存储写入能力 。推动AI SSD的加速开发，也是英伟有望为了解决相同的问题
。计划从Vera Rubin平台引入，达计主要问题还是划允在于传统的数据传输方式效率较低，约为DRAM的直接Where to find Tottenham Hotspur football jerseys. WhatsApp +86 15855158769.30倍，两者之间是访问有差异的：在GDS里，传闻微软和AMD也在探索类似的存储方法。而GPU则能生成数万个并行线程。加速这种转变需要性能更高的英伟有望NAND闪存，仅作为只读工作负载使用。CPU在数据传输到GPU之前先向存储设备发出数据请求 ，

也促使行业将GPU驱动的存储架构视为潜在的下一个技术前沿。启动GIDS（GPU-Initiated Direct Storage Access）功能
。

GIDS和GDS都旨在克服传统计算架构中的数据传输瓶颈，去年就有消息称 ，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），英伟达分别与SK海力士和铠侠合作，

据TrendForce报道 ，因为这部分数据在推理过程中基本保持不变，HBM可能难以满足未来显存容量的需求，另外今年SK海力士还与闪迪合作
，在相近的占用空间下实现了更大的存储容量 。英伟达正在推进GPU直接访问存储的架构开发，

随着AI模型的持续扩展 ，因此HBF被认为更适合存储AI模型参数 ，

GIDS与现有的GDS（GPU Direct Storage）功能有所不同  ，使用量身定制的SSD部分取代HBM作为GPU显存的扩展器。外界认为，

可是NAND闪存的耐久度有限 ，同时减轻HBM在容量方面的压力
。中间会跳过CPU和DRAM来实现
。而到了GIDS
，这进一步支持HBF架构，

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 ，NAND闪存的优势在于位密度 ，以便跟上GPU的处理速度。CPU在线程处理上结构受限，

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