城市數字孿生標準化白皮書（2022版）
當前，城市數字孿生已經發展成為支撐智慧城市的重要技術手段。城市數字孿生通過在數字空間對城市物理空間和社會空間進行全要素表達、全過程呈現、全周期可溯，實
在人工智能領域的一次重大突破中，得一微電子（YEESTOR）近日隆重推出了其革命性的AI-MemoryX顯存擴展解決方案。該方案憑借公司自主研發的存儲控制芯片與創新的AI存儲系統技術，成功打破了單機顯存容量限制，使得DeepSeek系列的大模型，如32B、70B、110B乃至671B等，均能在單機環境下實現微調訓練。這一創新為AI大模型的訓練提供了既高效又經濟的全新路徑。
得一微電子及其合作伙伴將共同提供一套完整的微調訓練解決方案，旨在助力各行各業拓展智能應用的邊界，從而在激烈的市場競爭中搶占先機。AI-MemoryX方案的推出，標志著AI大模型訓練進入了一個全新的時代。
長久以來，顯存不足一直是制約單機微調訓練大規模模型的關鍵因素。訓練和推理對GPU顯存的需求差異巨大，訓練所需顯存往往是推理的數十倍。目前市場上的訓推一體機在支持大模型微調訓練時，普遍面臨顯存容量不足的挑戰，僅能支持7B、14B等相對較小模型的微調訓練，難以滿足更大模型的訓練需求。
得一微電子推出的AI-MemoryX顯存擴展卡，則成功打破了這一瓶頸。該擴展卡不僅使訓推一體機能夠支持超大尺寸大模型的微調訓練，還能幫助客戶承擔高達110B甚至671B規模的訓練任務。更為重要的是，AI-MemoryX技術將原本需要耗費數百上千萬的硬件擴充成本，大幅降低至數萬元級別，從而顯著降低了超大模型訓練的門檻，使得更多企業和個人能夠以有限的資源高效開展大規模模型的訓練與微調。
顯存不足一直是單機微調訓練大規模模型的最大障礙。受限于GPU技術和商業模式，單張GPU的顯存容量極為有限，通常僅在48GB到64GB之間。以DeepSeek 70B模型為例，微調訓練所需的顯存高達1TB到2TB，這意味著需要動用30多張顯卡。而對于DeepSeek 671B模型，更是需要高達10TB到20TB的顯存，對應300多張顯卡。如此龐大的硬件需求，不僅成本高昂，部署也極為復雜，嚴重阻礙了大模型單機微調的普及。
得一微電子的AI-MemoryX技術通過創新的顯存擴展方案，成功將單機顯存容量從傳統顯卡的幾十GB提升至10TB級別，從而大幅降低了微調訓練對GPU數量的需求。得益于此，DeepSeek系列不同尺寸的大模型僅需1到16張顯卡，配合顯存擴展技術，即可高效完成單機訓練微調。這一技術突破為大模型在各行業的應用推廣提供了強有力的支持。
得一微電子推出的AI-MemoryX解決方案是一個完整的微調訓練方案，涵蓋了大模型訓練框架、顯存擴展卡軟件棧以及顯存擴展卡X200系列。該方案為大模型微調訓練提供了全方位的技術支持與賦能，使得更多企業和個人能夠輕松應對大規模模型的訓練需求。
得一微電子的AI-MemoryX技術還具有獨特的監督微調、思維鏈微調和強化學習微調等特色功能。這些功能不僅發掘了微調的潛力和價值，還使得模型能夠在小樣本條件下實現高效推理，注入行業思維提升推理深度，以及在規則框架下實現自我進化。這些創新技術的應用，將進一步提升AI大模型的性能和實用性。
得一微電子始終致力于存儲控制、存算一體、存算互聯領域的技術創新，立志成為行業領先的芯片設計公司。公司面向企業級、車規級、工業級、消費級等全場景應用，提供量身定制的解決方案與服務。此次AI-MemoryX顯存擴展解決方案的推出，再次彰顯了得一微電子在人工智能領域的領先地位和技術實力。
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