突破 GPU 記憶體牆：WEKA 技術讓 AI 代理 效率提升 4.2倍
探討 GPU 記憶體牆如何限制 AI 代理發展。WEKA 揭露 40% 的推論成本浪費在重複計算，並提出代幣倉儲技術將效率提升 4.2 倍的創新方案。
AI 產業的發展已面臨瓶頸，阻礙進步的並非算力，而是難以逾越的「記憶體牆」。隨著 AI 代理（Agentic AI）從實驗室走進生產線，基礎設施的缺陷日益明顯。目前的 GPU 記憶體空間不足，難以支撐長期運作所需的 KV 快取（Key-Value Cache），導致嚴重的資源浪費。
隱形稅收：GPU 記憶體牆 造成的巨額浪費
根據 WEKA 首席技術官 Shimon Ben-David 的說法，推論基礎設施面臨的主要挑戰是記憶體而非運算週期。處理一個 10萬代幣 的序列大約需要 40GB 的記憶體。即便是最先進、擁有 288GB 高頻寬記憶體（HBM）的 GPU，在同時載入多個大型文件時也會捉襟見肘。
這種限制迫使系統頻繁丟棄舊有的上下文數據，導致 GPU 必須不斷進行重複計算。這種被稱為「推論稅」的現象，讓企業在冗餘的計算週期中承受了近 40% 的額外開支，直接影響了營運利潤。
代幣倉儲技術實現規模化 AI 代理
為了跨越這道障礙，WEKA 提出了「代幣倉儲」（Token Warehousing）解決方案。該技術透過擴展記憶體網格，將 KV 快取 延伸至高速共享的倉儲層。數據顯示，該方案可讓快取命中率提升至 96-99%，每顆 GPU 產出的代幣效率提升達 4.2倍。
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