群联推出aiDAPTIV+技术 提升AI模型处理能力

近日，科技界传来一项振奋人心的消息——群联（Phison）在GTC 2025大会上正式推出其革命性的aiDAPTIV+技术，旨在提升当前人工智能（AI）与机器学习（ML）应用的性能。这一技术的发布标志着群联在高性能计算领域的又一次重要进展，充分体现了其在存储和处理技术上的深厚功底。

随着人工智能与机器学习的日益普及，数据处理的需求不断攀升，传统的硬件设施已无法满足日趋复杂的AI模型对计算与存储的高要求。尤其在涉及高参数模型的任务中，对内存的需求呈指数增长，成为了限制性能的一大瓶颈。以通常使用的单精度浮点数（float32）为例，其内存消耗通常是参数量的四倍。这意味着，即使是配置强大的RTX 5090显卡，其32GB的显存也可能在处理一个80亿参数的模型时显得力不从心。

基于此，群联推出的aiDAPTIV+技术，通过动态缓存的方式，将基于NAND闪存的“aiDAPTIVCache”缓存技术融入其中，从而扩展可利用的高带宽内存（HBM）与同步动态随机存取存储器（GDDR）。这使得AI模型在处理时能够更加高效地使用存储资源，减轻了对高显存的依赖，进而优化了整体性能。

在GTC 2025大会上，群联与Maingear公司联合推出了配备aiDAPTIV+技术的AI PRO桌面工作站。这一全新工作站不仅能够大幅提升AI模型的处理能力，还通过全新版本的aiDAPTIVLink 3.0中间件实现了SSD与GPU之间的更快数据传输。此项技术的核心在于其对首个Token时间（TTFT）回调响应的优化，能够处理更大的大型语言模型（LLM）提示上下文，为用户提供更加流畅的体验。

会议上，群联团队展示了aiDAPTIV+技术的成果。在一个参数量超过130亿的AI模型上，群联的技术表现优异，轻松超越了传统配置的Maingear四路英伟达RTX 6000 Ada设置。这一结果的取得，不仅验证了aiDAPTIV+技术的强大，也引发了业界对未来AI工作站与服务器系统架构的深思。

据Maingear介绍，PRO AI工作站具备动态切片70B训练模型的能力。该系统能将训练所需的数据切片动态提供给GPU进行高效处理，同时将其余的模型部分存储在DRAM和群联AI100 SSD中。这一创新设计极大地提高了GPU在模型训练中的工作效率，大幅度缩短了停机时间，为研究人员和开发者提供了更强大的算力支持。

群联的aiDAPTIV+技术不仅在理论上推动了AI计算的界限，也在实际应用中为行业带来了显著的性能提升。随着人工智能的迅猛发展，研究人员对于模型的复杂度和精度的追求日益增强，而群联的这一技术恰好响应了市场的痛点。这意味着，未来的AI研究和开发将不再因硬件限制而受阻，能够更加自由地探索各种尚未实现的AI应用和解决方案。

展望未来，群联的aiDAPTIV+技术或将成为AI计算的标配，推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。无论是在科研机构、企业还是日常应用中，这一技术都有望发挥重要作用，助力开发者和研究者在AI领域取得更大的成就。

群联的aiDAPTIV+技术的推出，不仅是其在存储技术领域的一次突破，更是对未来AI发展方向的一次重要引领。在这个充满挑战与机遇的时代，技术创新将继续推动人工智能领域的飞跃发展，帮助我们迎接更加智能畅通的明天。