跨越 AI 記憶體牆：儲存階層的重新分配與 HBF 剖析

混合專家（MoE）架構雖能降低運算需求，但由於所有專家權重必須常駐顯存，Transformer 逐字生成特性也對記憶體頻寬提出高要求；同時，長文本應用 KV Cache 隨對話長度線性增長，龐大模型權重與動態增長的 KV Cache 分別皆對記憶體需求大幅增加，AI 運算瓶頸已從算力不足，轉向記憶體容量受限。

本篇文章將帶你了解 :

推理時代，AI運算瓶頸將從算力競爭轉向記憶體容量

HBF兼具容量與成本優勢，溫數據驅動儲存階層重構

先進封裝與NAND Flash固有特性為HBF商業化之關鍵