AnswersPublished13 sources
Як Nvidia хоче зменшити дефіцит пам’яті для ШІ — не просто додаючи HBM
Nvidia вважає, що через більші моделі, довший контекст і агентні сценарії дефіцит пам’яті не розв’язати лише збільшенням її обсягу в GPU. П’ять запропонованих напрямів: формат NVFP4, розподілене зберігання ваг, система обслуговування Dynamo, процесор Vera та сховище контексту CMX.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- Nvidia вважає, що через більші моделі, довший контекст і агентні сценарії дефіцит пам’яті не розв’язати лише збільшенням її обсягу в GPU.
- П’ять запропонованих напрямів: формат NVFP4, розподілене зберігання ваг, система обслуговування Dynamo, процесор Vera та сховище контексту CMX.
- Заявлене зростання продуктивності «до 30 разів» у різних оглядах вимірюють по різному, тож цю цифру не варто сприймати як підтверджений результат для будь якого завдання.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Nvidia’s November 5, 2026 posts argue that codesigning GPUs, CPUs, networking, storage and software—rather than simply adding GPU me. Article summary: Nvidia’s November 5 argument was that AI’s memory problem requires a coordinated system—not simply more GPU memory: compress weights, distribute them efficiently, reuse context, and move inactive context out of scarce HB. Topic tags: general, documentation, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fak
Nvidia пояснює, що тиск на пам’ять у системах штучного інтелекту не можна зняти лише збільшенням її обсягу в GPU. Великі моделі, довгі контексти й агентні сценарії змушують ваги моделі та дані поточного запиту конкурувати за обмежену швидкодійну пам’ять HBM. Компанія також вказує на обмежену пропозицію пам’яті та зростання цін.9 Її відповідь — спроєктувати компоненти системи узгоджено, щоб кожен байт забезпечував більше корисної роботи під час інференсу — тобто виконання вже навченої моделі.
20
П’ять способів ефективніше використовувати пам’ять
1. Стискати ваги моделей за допомогою NVFP4
За даними Nvidia, формат NVFP4 зменшує обсяг пам’яті, потрібний для ваг моделі, приблизно у 3,5 раза порівняно з FP16 і у 1,8 раза порівняно з FP8, зберігаючи точність.20 Коли ваги займають менше місця, у HBM може залишитися більше простору для контексту та одночасної обробки запитів. Це заявлені компанією показники: вони не гарантують такого самого результату для кожної моделі чи конфігурації.
2. Розподіляти ваги між GPU
У моделях типу «суміш експертів» Nvidia пропонує розміщувати ваги різних експертів на кількох GPU, замість того щоб кожен прискорювач зберігав повний набір. Так можна зменшити обсяг пам’яті, зайнятий вагами на окремому GPU, і залишити більше місця для контексту під час інференсу.20 Реальний ефект залежатиме від моделі, розміщення експертів і витрат на передавання даних між GPU.
3. Керувати контекстом у всьому кластері
Nvidia описує Dynamo як програмний рівень для обслуговування запитів, який може враховувати KV-кеш під час маршрутизації та координувати його використання в кластері.20 KV-кеш зберігає проміжні дані про контекст, щоб за можливості їх можна було використати повторно, а не обчислювати заново. Наскільки це допоможе, залежить від того, чи повторюється контекст і чи виправдовують пошук та завантаження кешу витрати для конкретного завдання.
4. Додати рівень пам’яті на CPU
Процесор Vera — частина запропонованої Nvidia системи, а не окрема заміна пам’яті GPU.20 У багаторівневій архітектурі пам’ять CPU може доповнити HBM: там можна тримати дані, яким не потрібно постійно перебувати у найшвидшій пам’яті GPU. Водночас доступні тут матеріали не встановлюють детальних правил перенесення даних або показників затримки для такого підходу.
5. Зберігати контекст окремо від HBM
CMX — платформа Nvidia для зберігання контексту — має стати ще одним рівнем поряд із пам’яттю GPU та CPU.20 Ідея полягає в тому, щоб HBM не була єдиним місцем, де може перебувати контекст. Користь для конкретної програми залежатиме від швидкості перенесення даних і допустимого часу очікування відповіді.
Що насправді означають заяви про ефективність
У матеріалах про систему повторюється гучна цифра — до 30 разів більше пропускної здатності, але є розбіжність у тому, що саме порівнюють. Один огляд говорить про пропускну здатність на долар, інший — на мегават.19
20 Це різні показники, а наявні джерела не містять достатньо подробиць, щоб незалежно оцінити умови тестування чи підтвердити такий результат у реальній експлуатації.
Це важливе застереження: ефективніше використання пам’яті саме по собі не означає, що конкретний застосунок працюватиме швидше або коштуватиме менше. Для чесного порівняння потрібно враховувати якість відповідей моделі, затримку, енергоспоживання та загальну вартість саме на тому навантаженні, яке планують обробляти, а не лише пікову пропускну здатність.
Головне
Nvidia пропонує системний підхід: стискати ваги, розподіляти їх між прискорювачами, повторно використовувати контекст і включати CPU та сховища до загального плану роботи з пам’яттю. Саме ці п’ять напрямів, на думку компанії, мають зменшити навантаження на HBM без опори лише на збільшення її обсягу.20
Наявні матеріали докладніше підтверджують саму архітектурну ідею та її компоненти, ніж найсміливіші заяви про продуктивність. Тож цифри ефективності варто вважати твердженнями Nvidia, доки не відомі умови тестування й результати на репрезентативних робочих навантаженнях.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Як Nvidia хоче зменшити дефіцит пам’яті для ШІ — не просто додаючи HBM"?
Nvidia вважає, що через більші моделі, довший контекст і агентні сценарії дефіцит пам’яті не розв’язати лише збільшенням її обсягу в GPU.
What are the key points to validate first?
Nvidia вважає, що через більші моделі, довший контекст і агентні сценарії дефіцит пам’яті не розв’язати лише збільшенням її обсягу в GPU. П’ять запропонованих напрямів: формат NVFP4, розподілене зберігання ваг, система обслуговування Dynamo, процесор Vera та сховище контексту CMX.
What should I do next in practice?
Заявлене зростання продуктивності «до 30 разів» у різних оглядах вимірюють по різному, тож цю цифру не варто сприймати як підтверджений результат для будь якого завдання.