大大 你這樣講不太對啊 記憶體和算力是等價互換
拿個簡單說 在訓練端你永遠可以用gradient accumulation 來降低記憶體
訓練無法一次跑四個樣本 那就一個個樣本跑 記憶體需求降四倍
(算力->記憶體) 這就是你下面舉例子
在inference端也是有 記憶體和算力等價互換 KV Cache -> Token
概念就是事先把已經算過東西存好 不用在算一次
甚至智能也可以用算力->時間互換(Latency)
LLM現在很多不強求一步解 會採用類似思考鏈 一步步拆解問題 然後驗證
( 對比人類心算一次算 跟慢慢手動算)
那你上面兩個概念迭在一起 少了第三個參數 "速度" 也就是Latency
這也是為何LLM這類模型在Inferece端 有一個指標叫做token/sec
簡單說就是 你硬體用低階跑 但使用算力記憶體互換 降低硬體需求
你付出的就是速度 token/sec 原本一秒100 token 給妳這樣一搞 一秒5 token
系統慢 在消費端 就是世界末日 不過這邊的人喜歡用throughput這個字眼
來橫量硬體在這方面表現
這也是為何 有些人覺可以SSD+CPU 來解鎖3090這類低VRAM GPU 但卻可跑100B模型
比方 因為你可以用花時間 分切100B模型參數 迭代是部分放入3090 然後每次計算
再放回SSD + CPU 整合 (基本上就是群聯aiDAPTIV 套路)
這個就是鐵三角(算力 記憶體 速度) 上面犧牲掉的速度 看看精美的aiDAPTIV銷售量
在消費端 速度慢 就是垃圾 這也是為何 蘇媽的核心概念就是高速計算
你可以看到蘇媽的佈局就是速度-> 硬體 -> 速度/成本 幹死妳們
不論是大AI前時代 (遊戲時代) 中期個人電腦 或者現在AI時代 蘇媽核心概念簡單 "快"
這造就整家公司企業沒有pivot (開會最怕聽這個關鍵字）公司整體策略佈局很合理
小公司打死大公司 最重要就是簡單 但方向能長久一直執行下去
然後現在軟體優化 基本上可以叫AI去搞 當初CUDA這些護城河 有可能被x1000打破
蘇媽一定有想過 用AI軟體優化他自家RFCOM 增加迭代速度追上CUDA
畢竟現在我司自身看過工程師+AI Agent 單日產出x1000 我就覺我這輩子就這樣了(*1)
人類學常常用自家ai優化自己軟體 左腳踩右腳 迭代速度快
所以算力小隊 我就賭這兩家 高品質硬體+自家生態系
在衡量ai算力 就是 (記憶體 算力 Latency) 等價三角 /單位電力
然後人類就是那個分母 電池

直接說明用實力取代對手的能力