作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有2,834字】
應用推論報告書：GPU VRAM、DRAM、SSD、aiDAPTIV+ 與 Ollama 的性能與應用比較
一、性能比較
GPU VRAM
GPU 的顯示記憶體（VRAM）是針對高頻寬、低延遲運算設計的核心硬體資源，其雙向讀寫特性能同時進行資料載入與處理，實現極高效能。例如，NVIDIA GeForce RTX 4090 的 GDDR6X VRAM 頻寬高達 1008 GB/s，是即時運算與推理任務的首選。
DRAM
DRAM 作為系統主記憶體，其性能根據配置方式有所不同：
- 單通道頻寬：以 DDR4-3200 為例，其數據速率為 3200 MT/s，通過 64 位元通道，單通道頻寬約為 25.6 GB/s（計算方式：3200 MT/s × 64 bits ÷ 8 bits/byte）。
- 雙通道頻寬：若系統採用雙通道配置，頻寬可達約 51.2 GB/s。
本報告中提及的頻寬範圍（17 GB/s 至 25 GB/s）可能是基於單通道或較低速率的配置。然而，現代系統通常採用雙通道或更高級別的記憶體架構，建議將頻寬配置明確化以避免混淆。
SSD
SSD 的速度雖然較 VRAM 和 DRAM 慢，但作為長期儲存介質，它以容量大見長。高階 NVMe SSD 的讀取速度約為 3 至 7 GB/s，適用於處理大規模資料儲存需求，但延遲較高，難以支持即時性的高效推理運算。
二、aiDAPTIV+ 的技術特性與應用
群聯電子的 aiDAPTIV+ 是一種創新技術解決方案，透過將 SSD 整合至 AI 運算架構中，最佳化資料傳輸與存取邏輯，擴展 GPU 的有效記憶體容量。此解決方案支援 AI 模型的微調訓練與推論應用，解決了 VRAM 容量不足的問題，並提供了以下核心特性：
- 支援大規模模型微調訓練
aiDAPTIV+ 的架構適合於需要大量參數調整的深度學習模型訓練。例如，在自然語言處理（NLP）中，微調大型語言模型（LLM）時通常需要極高的 GPU VRAM，而 aiDAPTIV+ 可利用 SSD 作為記憶體的擴展，使得中小型企業能以較低成本實現模型微調。 - 推論應用的性能平衡
在推論場景下，aiDAPTIV+ 的 SSD 資料快取特性能在一定程度上提高模型的部署靈活性。儘管其速度低於 VRAM 和 DRAM，但 SSD 的容量優勢使其適合於處理需要長期運行的大型模型，尤其是對即時性要求較低的應用（例如批次數據處理和自動光學檢測系統）。 - 應用場景的延展性
該技術已成功應用於自動光學檢測（AOI）等場景，能夠顯著降低運算成本並提升檢測精度，特別適合製造業、醫療影像分析等需要處理大量資料的領域。
三、Ollama 的技術應用與性能挑戰
DRAM 作為 VRAM 的擴展
Ollama 是一款開源的 AI 模型框架，當 GPU VRAM 容量不足時，會自動將部分模型參數載入 DRAM 中，補充 GPU 記憶體的不足。這使得硬體資源有限的環境也能運行大型語言模型。然而，由於 DRAM 的單向讀寫限制，以及資料通過 PCIe 匯流排交換帶來的延遲，導致推理速度受到顯著影響。
性能挑戰
與 VRAM 的雙向設計相比，DRAM 的單向操作限制了其在高頻運算場景中的效率，尤其是在需要頻繁存取資料的大型模型推理中。加之 PCIe 傳輸的頻寬瓶頸，Ollama 在執行高頻推理時表現出性能下降。
應用情境與平衡策略
Ollama 適用於中低頻推理需求的場景，例如模型的離線運算或非即時性應用。在這類場景中，DRAM 的容量優勢能有效補充 GPU 的不足，但開發者需在性能與硬體成本間尋求最佳平衡。
四、數據比較與應用觀察
- 性能差異
- VRAM：具有雙埠設計，速度最快，適合高頻需求的即時處理場景。其性能約為 DRAM 單通道的 2 倍，雙通道的 1 倍，SSD 的 3 至 6 倍。
- DRAM：單埠設計，雖然速度接近 VRAM，但效率受限於配置方式（單通道或雙通道），高效場景下表現劣勢明顯。
- SSD：速度最慢，但容量大，適用於需要處理大規模數據的儲存與訓練場景。
- aiDAPTIV+ 與 Ollama 比較
- aiDAPTIV+：偏重於 SSD 的整合，用於大規模模型的微調訓練與非即時推理，適合中小型企業部署 AI 解決方案。
- Ollama：利用 DRAM 作為 VRAM 的延伸，適合推理任務，但在高頻需求場景下性能有限。
五、應用與未來展望
訓練與微調
- aiDAPTIV+ 為需要大量參數更新的模型提供了低成本、高容量的訓練基礎架構，特別適合 NLP 模型的微調訓練場景。
- Ollama 透過有效利用 DRAM 作為補充，實現了資源有限環境下的大模型訓練，但其性能取決於資料頻率與模型大小的權衡。
推理與即時應用
- 在即時推理中，VRAM 的雙向設計仍然不可替代。
- 在非即時推理場景（如批次數據分析）中，aiDAPTIV+ 和 Ollama 的技術均能平衡性能與成本。
技術展望
隨著 DirectStorage 等技術的推廣，未來可能顯著縮短 PCIe 傳輸的延遲，提升 DRAM 和 SSD 的即時性能。此外，未來雙埠設計可能逐漸應用於 DRAM 和 SSD，進一步縮小它們與 VRAM 間的性能差距，為 AI 訓練與推理開創更多可能性。
六、請問 HBM 記憶體，和 目前消費型的 RTX 4090 VRAM 24GB 的記憶體是相同？或不同？
NVIDIA GeForce RTX 4090 採用 24 GB 的 GDDR6X 記憶體，這與 HBM（高頻寬記憶體）有所不同。
GDDR6X 記憶體：
- 架構與特性： GDDR6X 是 GDDR 系列的最新版本，專為高效能圖形處理而設計。 它以傳統的平面方式佈局在 GPU 周圍，透過 384 位元的記憶體介面提供高達 1008 GB/s 的頻寬。
- 應用範圍： GDDR6X 廣泛應用於消費級和專業級顯示卡，如 RTX 4090，適合高解析度遊戲和圖形密集型應用。
HBM 記憶體：
- 架構與特性： HBM 採用 3D 堆疊技術，將多個 DRAM 晶片垂直堆疊，並透過寬記憶體匯流排實現高頻寬和低功耗。 例如，HBM2 每個堆疊可提供高達 256 GB/s 的頻寬，並可堆疊多達 8 層，總容量達到 8 GB。
- 應用範圍： HBM 主要用於高效能計算、人工智慧和資料中心等專業領域的 GPU，如 NVIDIA 的 Tesla 系列和 AMD 的 Radeon Instinct 系列。
差異總結：
- 頻寬與延遲： HBM 提供更高的頻寬和更低的延遲，適合需要大量資料吞吐的應用。 GDDR6X 雖然頻寬較低，但在消費級應用中已足夠應付大多數需求。
- 功耗與成本： HBM 的功耗較低，但製造成本較高，導致其主要應用於專業市場。 GDDR6X 的成本相對較低，更適合大規模生產的消費級產品。
總而言之，RTX 4090 採用的 GDDR6X 記憶體與 HBM 在架構、性能和應用領域上均有所不同。 GDDR6X 更適合高效能消費級顯示卡，而 HBM 則定位於專業級高效能計算領域。
七、為什麼 GDDR6X 不能推出更大的 VRAM？例如 48GB？
NVIDIA GeForce RTX 4090 配備 24 GB 的 GDDR6X 記憶體，這是透過 12 顆 16Gb（2GB）容量的 GDDR6X 顆粒實現的。 目前，GDDR6X 記憶體的單顆容量最高為 16Gb（2GB）。
為何未推出更大容量的 GDDR6X VRAM（如 48GB）？
- 記憶體顆粒容量限制： 目前市場上 GDDR6X 單顆記憶體的最大容量為 16Gb（2GB）。 要實現 48GB 的 VRAM，需使用 24 顆 16Gb 的記憶體顆粒。 然而，顯示卡的物理空間有限，難以容納如此多的顆粒。 此外，增加顆粒數量會複雜化 PCB 設計，提升製造成本和功耗。
- 記憶體控制器限制： 顯示卡的記憶體控制器通道數量有限。 以 RTX 4090 為例，其記憶體匯流排寬度為 384 位元，通常配置 12 顆記憶體顆粒，每顆通過 32 位元通道連接。 若增加顆粒數量，需重新設計記憶體控制器和匯流排架構，這在現有硬體設計中可能不可行。
- 市場需求與成本考量： 消費級顯示卡主要面向遊戲和一般圖形處理應用，24GB 的 VRAM 已足夠應對大多數需求。 提供更大容量的 VRAM 會顯著提高成本，對於大多數消費者而言，性價比可能不佳。 因此，廠商傾向於在專業級產品（如工作站 GPU）中提供更大容量的記憶體，以滿足特定行業需求。
未來展望：
隨著技術進步，新的記憶體標準如 GDDR7 將提供更高的單顆容量和頻寬。 GDDR7 的單顆容量預計可達 32Gb（4GB）或更高，這將使未來的顯示卡能夠在不增加顆粒數量的情況下實現更大的 VRAM 容量，如 48GB 或以上。
總而言之，GDDR6X 記憶體的單顆容量限制、硬體設計考量以及市場需求等因素，導致目前消費級顯示卡未推出如 48GB 的更大 VRAM 容量。 未來，隨著新一代記憶體技術的發展，這一狀況可能會有所改變。
後記
真希望 GDDR7 趕快出來！屆時單張卡有機會一舉突破 48GB，如果預算不是問題，那就可以在地端好好的執行更大的模型，替公司創造更多的價值了。