自大语言模型ChatGPT问世以来,人工智能(AI)技术迎来了爆发式增长。在被誉为AI应用元年的2024年中,与AI相关的软、硬件产品不断创新推出,影响力也正逐渐渗透至各行各业及日常生活当中。内存作为计算机系统的重要组成部分,在为AI加速方面发挥着至关重要的作用。
内存如何为AI加速
首先,充足的内存容量可以确保AI算法在运行时能够快速地加载和处理大量的数据。当内存容量不足时,系统可能会频繁地从较慢的存储设备(如硬盘)中读取数据,这将大大降低AI运算的速度。相反,拥有足够大的内存可以让数据更顺畅地在系统中流动,减少数据加载的时间,从而提高AI模型的训练和推理速度。
其次,高频内存也对AI加速至关重要。高频内存能够在更短的时间内传输数据,使得AI算法能够更快地获取所需的信息进行计算。这对于处理复杂的AI任务,如深度学习中的大规模神经网络训练,尤为关键。
紫光国芯旗下全新国潮存储品牌云彣(UniWhen®),推出的墨云藏境系列DDR5 RGB国风内存正是高性能存储的杰出代表之一。
性能与视觉的双重盛宴
墨云藏境系列以高品质原厂颗粒为基础,搭配十层PCB堆叠设计,带来强大超频性能及出色的稳定性。其不仅提供6000/6400/6800/7200/8000 MT/s在内的多种频段,更支持Intel XMP 3.0与AMD EXPO一键超频技术,无需复杂设置即可轻松解锁卓越性能表现。经云彣(UniWhen)严苛二级兼容验证测试,可广泛兼容市面主流平台,为AI运算提供强大助力。
此外,墨云藏境以古代云鼎为设计灵感,其1.8毫米纯铝散热装甲表面经高光切削工艺,精心雕刻出饕餮纹饰。搭配镂空云雷纹与顶部1600万色RGB雾化导光条,令用户体验澎湃性能的同时,也能感受千年文化的独特魅力。
国潮强芯,为AI全面提速
AI理论性能方面,在其余硬件保持不变的情况下,使用Geekbench AI对墨云藏境系列进行测试,其8000 MT/s频率版本三项分数分别为33103、48052以及24683。而6000 MT/s频率的内存三项得分则降低至32331、47050和24173。
作为文本类AI技术应用的优秀案例,LM Studio可提供更广泛的功能集,包括发现、下载和运行本地LLM,以及应用内聊天界面以及与OpenAI兼容的本地服务器接口。借助LM Studio可轻松完成本地大语言模型的部署,而无需依赖云端数据,隐私、安全更有保障。由于模型数据庞大,因此对内存容量也有着较高需求。
以墨云藏境系列8000 MT/s频率32 GB(16GB*2)套装为例,其在导入7 B大小模型后的对话响应速度可达14.16 tok/sec,同时可以看到内存占用量已高至14.7 GB。
而在使用16 GB内存时,虽内存占用量降至10.48 GB(基于Windows的内存压缩及虚拟缓存特性),不过速度也同步降低到8.07 tok/sec。很明显,16 GB内存应对7 B的数据量还是有些捉襟见肘,且回复时也存在一个字一个字蹦出的迟滞感。如果是导入更大数据量的模型,体验就更加无从谈起。
而视频创作领域中,Topaz Video AI提供了包含分辨率优化、视频降噪、细节增强、色彩校正、抖动校正等在内的多种画质提升功能,以及针对不同场景优化的多种AI模型。同时因其简单、高效的智能化体验,故被用户广为推崇。而在硬件要求方面,除对CPU与GPU有一定要求外,内存的影响也不容忽视。
通过导入一段49秒的480P分辨率视频,并将输出分辨率设置为8K,在内存容量保持统一32 GB情况下,直接对比不同内存频率之间的差异。墨云藏境系列8000 MT/s高频对比6000 MT/s频率内存导出时长可减少10秒左右。而随着视频长度增加,两者之间差距还会更加明显。对于后期剪辑工作者来说,高频内存显然是能够直接提升工作效率的神器之一。
32GB 双通道 8000 MT/s
32GB 双通道 6000 MT/s
此外,单双通道内存之间也存在不小差距。在同为8000 MT/s频率且保持测试条件不变情况下,双通道内存对比单通道导出时长可减少近1分钟。
16GB 单通道 8000 MT/s
性能品质双优,AI体验的关键助力
随着人工智能(AI)技术的不断进步和广泛应用,内存作为信息处理与交换的核心环节,其作用愈发关键。墨云藏境系列凭借高达8000 MT/s高频的强悍性能,以及大容量优势,能够显著提升AI运算效率。同时,严苛的用料标准和生产流程也确保了其可靠性与计算准确性。无论是面对复杂多变的AI算法,还是长时间高强度的运算任务,墨云藏境系列都能从容应对,成为AI体验的关键助力。
