（来源：上观新闻）
多模态AI之所🏨以迅速逼🛸近内存®瓶颈，并不仅仅因🐷为数据🇮🇩♈规模因❤✳模态改变而🍓自身在变大，更👩🤮因为“💭对齐”（Alig🎄🍸nmen🇳🇴t）与“融😁合”（F🌅usi🔶📿on）打🛳🗄破了传统流水🍦🤷♀️线的平衡🇲🇷：对齐要求不🇨🇩🏤同模态的数据进🏳入同一时间与语💖义坐标系，在🇸🇪时间维👨❤️👨📅度上引入缓存与等🥣待，使👨👩👧👧🏷系统必🌮须保留更🥭长上下文；融合🏍则在计算维度引👨🔧入并发访👩👦问，使不🔤同模态的高维特征🏎👺必须同时加载与🔖📇计算💎。
时间成本由此产💳生👵。第二种架♾️构（HBF2）则🕍⬆是在同一🏵🕘GPU两侧同时部📇署HBM与HB❗🇧🇫F，其中，H⛺🇹🇻BM主🇸🇦🇧🇹要服务🥚🎌于模型权重与🚴♀️高带宽计算，♌而HBF则承载规💜🇻🇮模迅速膨胀🥅的KV缓存👸与长上下文状⤵📤态💋。
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