看到谷歌为了缓解AI内存紧张，开始从退役服务器里拆DDR4，我立马想到中科曙光，它最近做ParaCache的方向可能确实踩到了一个越来越现实的问题。
以前大家讨论AI基础设施，注意力基本都在GPU，现在发现GPU有了，显存和内存照样可能卡脖子。
谷歌现在的做法很务实：旧内存继续利用，同时在软件层面压缩KV Cache，尽量少占宝贵的内存资源。
曙光ParaCache走的是另一个思路：把GPU显存、CPU内存、SSD和分布式存储统一起来，热数据放在快的地方，冷数据往成本更低的存储下沉，已经算过的内容还能重复利用。
我觉得这件事挺有意思。AI发展到今天，已经越来越不像单纯的“芯片竞赛”，而更像一场系统工程竞赛。谁能少用一点昂贵内存、少做一点重复计算，同样的硬件就能干更多活。
谷歌开始“拆内存”，曙光开始“以存换算”，背后的逻辑其实是一样的：算力越来越贵以后，精打细算本身就是技术。
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