Sabela: A Reactive Haskell Notebook

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更深入地研究表明,从物理特性看,SRAM的单元面积是DRAM的5到10倍,每比特成本极高,注定无法替代HBM作为主内存的角色。即便Cerebras的WSE-3集成了44GB SRAM,这已是工程上的奇迹,但要存储一个700亿参数模型的全部权重,仍需要数百GB的存储空间,这只能由HBM或DRAM来承担。SRAM的用武之地在于需要极致低延迟的特定场景,比如OpenAI的代码生成工具,或者未来的物理AI机器人——这些场景中,每毫秒的延迟都可能打断人类的思维流或机器人的动作连续性。

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