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  近日，微软研究团队提出了一种新概念——管理保留内存（MRM），这项技术旨在为AI基础模型的工作负载提供更高效的IO性能。随着AI技术的快速的提升，数据处理的需求日益增加，传统的高带宽内存（HBM）开始显露出其在成本和性能上的局限性。微软的研究人员指出，HBM在写入性能方面虽表现优异，但在密度和读取带宽方面却相对不足，这使得其不再是AI工作负载的理想选择。与此同时，由于高制造成本和较低的良率，HBM逐渐不足以满足日渐增长的计算需求。

  MRM的核心在于其设计思路将存储级内存（SCM）技术与易失性DRAM结合，形成一种全新的存储体系。传统的SCM技术常常要十年以上的非易失性存储时间，而MRM则略微放宽了这一要求，允许数据在几小时到几天内保留。这样一来，MRM不仅具备了更好的读写性能，还解决了传统DRAM在频繁写入时也许会出现的能耗浪费问题。微软的研究团队希望能够通过这种创新的存储技术，来填补AI工作负载与内存-存储层次结构之间的空白。

  在实际应用中，MRM对AI推理负载的帮助不可小觑。AI推理常常要大量模型权重和KV缓存数据的顺序读取，而对于写入性能的要求相比来说较低，这一特性使得MRM尤为合适。研究人员预计，通过MRM，未来的计算架构将能在读取吞吐量、能效和容量等方面超越当前的DRAM和HBM。这一变革不仅有望提升用户的运算体验，更将推动整个AI行业的技术演进。

  在市场竞争日益激烈的背景下，MRM的出现可能对其他内存产品形成直接的挑战。当前，市场上存在的多种存储解决方案如闪存和其他SCM技术，都未能充分满足AI基础模型对内存的特殊需求。随着MRM的推广，预计会有更多的科技公司做技术创新，以应对AI工作负载的快速地发展。MRM的灵活性和高效性使其成为AI计算中的一项重要资产，尤其是在数据量飞速增加的时代，MRM的价值将愈加凸显。

  展望未来，微软的管理保留内存技术无疑将重新定义AI计算环境中的内存布局。该技术不仅提升了AI推理应用的效率，还为其他领域的内存解决方案提供了新的思路。有必要注意一下的是，微软呼吁更多的研究人员和开发者关注这一新技术，推动跨学科合作，以便为AI时代创造更好的内存架构。这种以MRM为基础的新型内存设计，理应成为未来计算架构的一部分，让我们对接下来的技术变革充满期待。返回搜狐，查看更加多