第263章 新春座谈会 三

  “这就是我困惑的地方。”徐辰在纸上画了一个问號，“也许我们可以引入一个『上下文感知门控』？让模型自己决定什么时候去查表，什么时候自己算。但我算不出这个分配比例的稳定性。这涉及到一个复杂的动力学博弈过程。”

  梁文锋盯著那个问號，似乎在思考著什么。

  这里涉及到一个业界冷知识：在目前的ai算力成本中，最贵的不是算力本身，而是hbm（高带宽显存）。这种晶片的价格比黄金还贵，而且產能被海力士和三星死死掐著脖子。

  为什么英伟达能卖这么贵？就是因为现在的transformer架构太依赖这种高速吞吐了。如果能把“记忆”从显存卸载到內存，那將是一场成本革命。

  梁文锋思考了一会之后说道：“不，不需要复杂的门控。”

  “如果我们將这个索引表视为一种『稀疏扩展层』呢？利用『局部敏感哈希』（lsh）来降低碰撞，然后……等等，如果我们將这个表卸载到dram（內存）里！”

  梁文锋猛地抬头看向徐辰：“查表不需要算力，只需要带宽。普通內存的带宽完全扛得住！我们可以利用前几层的计算时间，通过pcie异步预取下一层需要的记忆片段。这叫『计算与通信重叠』！”

  徐辰听得一愣一愣的。说实话，梁文锋提到的“pcie异步预取”和“计算通信重叠”，已经有些超出了他目前lv.1的信息学等级了。他大概能听懂这是一种硬体层面的掩盖策略，但让他自己去想，那是绝对想不出来的。

  徐辰也不禁暗自惊嘆，自己只是给出了一个“查表”的数学直觉，而梁文锋在短短几秒钟內，竟然连硬体底层的通信掩盖方案都精准锚定了。

  这种顶尖科技领袖的直觉，果然是恐怖如斯。

  ……

  “那参数分配呢？”徐辰赶紧追问，试图把自己脑海里那个u型曲线的数学断言拋出来，“我推测，如果把大约80%的不活跃参数分给这个记忆模块，性能可能会达到一个峰值。”

  “80%？”梁文锋迅速在脑海里过了一遍算力预算，眼神中透著审视，“这个比例很高，意味著我们要极度压缩moe专家的数量。但这在逻辑上是自洽的——因为推理核心变小了，它反而能跑得更快，而庞大的记忆库弥补了知识量的不足。”

  梁文锋再次看向那张纸，上面的公式和草图已经变成了一个跨时代的架构雏形。

  “徐辰，你这个『静態关联存储』的提法，比我之前的『逻辑索引池』要高级得多。”梁文锋郑重地说道，“它解决了ai最底层的『冗余计算』问题。”