突破GPU显存容量限制。当前万亿参数模型的训练与推理需要TB级显存支持，若单纯依靠HBM显存扩容，不仅会使GPU成本倍增，还受限于半导体制造工艺，令多数企业难以承担高端GPU集群的投入。面向AI应用的固态硬盘被设计为介于HBM显存与传统存储之间的“类内存层”，本质是半导体存储器件与计算器件的协同创新，既能作为GPU的扩展显存，又能承担数据缓存职能。该技术并非取代HBM/DRAM，而是将存储层级从内存扩展至固态硬盘，构建“DRAM+HBM+固态硬盘”的分级存储体系，优化整体效率。
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