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SK海力士IMTE推理内存分层架构AI推理效率提升.docx
资料介绍
SK海力士IMTE推理内存分层架构：AI推理效率提升35.7%
摘要
2026年FMS大会上，SK海力士提出了一种创新的AI推理内存分层架构——IMTE（Inference Memory Tiering Expansion）。该架构通过在HBM/DDR与SSD之间引入CXL混合内存层，构建三级内存分层体系，实现AI推理效率较传统系统提升35.7%的显著成果。本文深入分析IMTE的架构设计、数据流转机制、与CXL技术的协同关系，以及其对AI推理基础设施的深远影响。
一、引言：AI推理的存储层级化困境
随着AI大模型从训练阶段向大规模推理部署阶段扩展，推理场景的内存管理面临独特的挑战：
1. KV Cache需求激增：长上下文推理中，KV Cache（键值缓存）占用内存空间随序列长度线性增长，TB级KV Cache成为常态
2. HBM容量有限：GPU本地HBM容量受限（当前单GPU约80至144GB），难以容纳大模型全部参数与KV Cache
3. 数据搬移代价高：HBM容量不足时，数据需频繁在HBM、DDR与SSD之间迁移，导致推理延迟飙升
传统的内存层级架构将HBM用于热数据、DDR用于温数据、SSD用于冷数据，但三者之间的数据迁移缺乏智能协同，导致效率低下。
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