SemiAnalysis 深度剖析：面向 DRAM 与 NVMe SSD 高效卸载的模型协同设计

半导体与 AI 研究机构 SemiAnalysis 发布技术分析，探讨针对大模型在 DRAM 与 NVMe SSD 之间进行高效内存卸载的模型架构协同设计。

• 该研究聚焦大模型推理中的显存容量与成本瓶颈，分析了通过软硬件协同设计将模型权重与嵌入表卸载至系统内存与 NVMe 固态硬盘的方案。
• 结合 DeepSeek V4.1 Flash 等模型架构的演进趋势，评估了新型模型架构对 DRAM 和 NVMe 潜在市场空间带来的结构性变化。
• 文章同时涵盖了 AgentX 与 InferenceX 等推理架构下的 NVMe 卸载实测表现，量化分析了不同分层存储配置下的吞吐与延迟表现。
• 影响/看点：分层存储卸载方案若能有效平衡访问延迟与吞吐带宽，可能降低大参数量模型部署对高带宽显存的刚性依赖，但其推广效果受限于高并发推理场景下的 I/O 延迟瓶颈。
• 资料依据：
• SemiAnalysis（2026-09-18）：https://newsletter.semianalysis.com/p/engrams-embedding-entendre-codesign
• X：SemiAnalysis（2026-09-18）：https://x.com/SemiAnalysis_/status/2100958835443732677

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