张小明
前端开发工程师
过去两年，整个AI产业都在围绕一个词展开竞争——算力。
从GPU数量到芯片工艺，从互联带宽到集群规模，所有人都在追逐更强的计算能力。
但当大模型参数规模突破万亿级别之后，行业突然发现一个问题：
GPU越来越强，数据却越来越搬不动了。
训练一个大模型，计算单元可能只占成本的一部分，而负责存储参数、缓存数据和传输信息的存储系统，正在成为新的性能天花板。
于是HBM成为AI时代最炙手可热的芯片。
而就在HBM供不应求、价格高企的时候，一个新的技术概念开始浮出水面：
HBF（高带宽闪存）。
如果说HBM改变了AI训练时代，那么HBF的目标，则是改变AI推理时代。
要理解HBF，首先必须理解HBM。
HBM全称High Bandwidth Memory（高带宽内存）。
本质上它仍然属于DRAM。
与普通DDR内存最大的区别在于：
传统DDR是平面布局；
而HBM是垂直堆叠结构。
普通DDR像是一排平房。
HBM则像一栋高层建筑。
多个DRAM晶圆通过TSV（硅通孔）技术垂直连接：
我在gitee上有整体的项目示例，有兴趣的可以拉下来看看：https://gitee.com/JR542784/langchain4j-test，如果不知道怎么部署milvus可以从我的主页走索milvus有相关的说明POM相关依赖 <properties><java.version>21</java.versio…
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