面對LLM 記憶體瓶頸與兩大解法

隨著大型語言模型（LLM）運算需求攀升，記憶體容量不足成為關鍵瓶頸，本文解析兩大記憶體擴展路線與企業因應策略。

隨著大型語言模型（LLM）如 ChatGPT、Claude、Gemini 的快速發展，背後的運算需求也持續攀升。其中一個最大的挑戰，就是記憶體容量不足。傳統 GPU（繪圖處理器）的記憶體雖然速度快，但容量有限，當模型越來越大時，就很難有效支援。

為什麼記憶體會成為瓶頸？

簡單來說，大型 AI 模型需要同時「讀取」和「處理」海量資料。就像一個學生準備考試，參考書越多，桌子（記憶體）就需要更大。如果桌子太小，就必須不斷換書，效率自然大幅下降。

兩大記憶體擴展路線

目前業界主要有兩種方式突破這個限制：

1. 多元化記憶體架構（分層記憶體設計）

讓 GPU 搭配更大容量、不同層級的記憶體（如 HBM、DDR、CXL），把「快取、常用資料」放在高速記憶體，「次要資料」放在較大但速度稍慢的記憶體。

優點：兼顧速度與容量。

2. 外部記憶體延伸（Memory Pooling / 擴展技術）

讓多顆 GPU 之間共享記憶體，或透過高速網路讓 GPU 連接更多外部記憶體。

優點：打破「一張 GPU 只能用自己記憶體」的限制，資源可更靈活配置。

目前有哪些品牌採用？

• NVIDIA：推出 Grace Hopper 超級晶片，能整合 GPU 與 CPU 記憶體，提升 AI 運算效率。
• AMD：發展 ROCm 平台，支援多 GPU 共享記憶體的應用。
• 英特爾（Intel）：推動 CXL（Compute Express Link）技術，能讓伺服器共享不同硬體的記憶體資源。
• 雲端服務商（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure）：已開始在雲端環境導入記憶體擴展技術，協助企業更彈性運用 AI 模型。

企業該如何因應？

1. 使用雲端 LLM 服務的企業（多數公司）

若企業僅是使用 OpenAI、Google、Microsoft 等雲端服務提供的 LLM，實際的運算與硬體挑戰由服務商負責，企業幾乎不用擔心記憶體瓶頸。可將重點放在如何善用 LLM（如客服自動化、內部知識檢索、文件摘要），而不是投入硬體。

2. 科技與研發導向企業

若公司要自行打造 LLM，就必須面對記憶體瓶頸問題，建議關注記憶體擴展解決方案與GPU 廠商的產品規劃，評估是否需要 CXL 記憶體技術或分離式架構，提升大規模訓練的可能性，以確保能持續擴展模型規模。

記憶體瓶頸是 LLM 發展的核心挑戰之一，目前的兩大解法（多元化記憶體架構、運算與記憶體分離）已逐漸成熟。對大部分企業來說，短期內影響有限，但理解 AI 技術走向、選擇合適的應用策略，將是企業保持競爭力的關鍵。

LLM 記憶體瓶頸兩大解法：多元化記憶體架構與運算記憶體分離，幫助企業克服大型語言模型運算挑戰。

資料來源：iThome，由 WebPlus 改編彙整。

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