電子發燒友網報道（文/李彎彎）顯存，顯存選擇是技術計算顯卡上用于存儲圖像數據、紋理、不斷幀緩沖區等的升級內存。它的中何大小直接決定了顯卡能夠同時處理的數據量。

在AI計算中，合適顯存的顯存選擇大小對處理大規模數據集、深度學習模型的技術計算訓練和推理過程至關重要。足夠的不斷顯存容量能夠確保顯卡在執行AI任務時能夠同時存儲和操作所需的數據，避免因為顯存不足而導致的升級性能瓶頸。

在AI計算中如何選擇合適的中何顯存

顯存對AI計算有影響，首先是合適它可以支持大規模模型，深度學習模型，顯存選擇尤其是技術計算那些涉及到大量參數和復雜計算的模型，需要較大的不斷顯存來存儲模型參數、中間結果和計算圖等。足夠的顯存能夠支持更大規模的模型，從而提高模型的復雜度和性能。

其次，它可以加速計算過程，顯存的高速訪問能力能夠顯著加速數據的讀寫速度，從而提高計算效率。在AI計算中，大量數據的頻繁讀寫是不可避免的，因此顯存的速度對整體性能有著重要影響。

第三，如果顯存容量不足，顯卡可能無法同時存儲整個模型或處理的數據集，導致需要頻繁地在顯存和主存之間進行數據交換。這種數據交換過程會顯著降低任務的執行效率，并增加系統的功耗和延遲。

因此，在顯存的選擇上也需要注意。比如，在選擇顯卡時，需要根據實際AI計算任務的需求來選擇合適的顯存大小。對于需要處理大規模數據集或復雜深度學習模型的任務，應選擇具有較大顯存容量的顯卡。

在AI計算過程中，可以通過優化算法、調整模型參數、減少不必要的數據存儲等方式來優化顯存的使用。這有助于在有限的顯存資源下實現更高的計算效率和性能。

當然，一些先進的顯卡技術，如NVIDIA的Tensor Core和AMD的Infinity Fabric等，能夠提供更高的顯存帶寬和更低的延遲，從而進一步提高AI計算的性能。

AI推動顯存技術不斷升級

在AI加速卡中，顯存是不可或缺的一部分。AI加速卡通過集成高性能的顯存和計算單元，實現對AI計算任務的高效處理。顯存作為數據存儲和訪問的橋梁，與計算單元緊密配合，共同提升AI應用的性能和效率。

隨著AI技術的不斷發展，對顯存性能的要求在不斷提高。這推動了顯存技術的不斷革新和升級，如GDDR6、HBM等新型顯存技術的出現。這些新技術提供了更高的帶寬、更大的容量和更低的功耗，為AI應用提供了更強大的支持。

同時，顯存技術的提升也促進了AI應用的拓展和普及。例如，在醫療影像分析、自動駕駛、智能制造等領域，AI技術結合高性能的顯存設備可以實現更精準、更高效的解決方案。

在顯存技術的早期，SDRAM是主要的顯存類型。它具有與CPU時鐘同步的特性，能夠提供比傳統DRAM更高的數據傳輸速率。

隨著技術的發展，DDR系列顯存逐漸取代了SDRAM。DDR顯存在每個時鐘周期內能夠傳輸兩次數據，從而實現了數據傳輸速率的翻倍。DDR系列經歷了從DDR、DDR2到DDR3的演進，每一代都在前一代的基礎上提高了性能和效率。

接著，為了滿足GPU對高帶寬和高性能的需求，GDDR系列顯存應運而生。GDDR系列專注于為圖形處理提供更高的帶寬和更低的延遲。作為最早的GDDR顯存，它專為圖形處理而設計，提供了比DDR更高的帶寬。隨著技術的發展，GDDR2和GDDR3相繼推出，每一代都在前一代的基礎上提高了性能和效率。

GDDR5是顯存技術發展歷程中的一個重要里程碑。它采用了更高的頻率、更大的帶寬和更低的功耗設計，極大地提升了GPU的性能。GDDR5在2012年左右成為主流顯卡的標配顯存。

近階段，作為GDDR5的改進版，GDDR5X在保持與GDDR5兼容的同時，進一步提高了頻率和帶寬。它主要用于高端顯卡和計算設備中。

2018年GDDR6出現，并首次用于NVIDIA RTX 20系列和AMD RX 5000系列顯卡。GDDR6采用了更高的預取值（16bit）、更低的運行電壓（1.35V）和更高效的封裝模式（180-ball BGA），從而實現了更高的帶寬和更低的功耗。GDDR6的起始速度為14 GT/s，遠高于GDDR5和GDDR5X。

GDDR6X是GDDR6的進階版本，由NVIDIA用于其更高端的RTX 30和40系列GPU。GDDR6X的起始速度高達19 GT/s，比GDDR6更快，為高端顯卡提供了更高的帶寬和性能。

寫在最后

可以看到，顯存與AI之間存在著相互促進的關系。顯存的性能直接影響到AI算法的執行效率和模型的準確性，而AI技術的發展也推動了顯存技術的不斷革新和升級。未來，隨著AI技術的不斷發展，對顯存的需求將會持續增加，同時也將推動顯存技術的進一步發展。