Os 2,8 trilhões de parâmetros do Kimi K3 e o envio com 64 chips em maio podem fortalecer a demanda por GPUs Nvidia e HBM

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De acordo com a SemiAnalysis, o Kimi K3, com mais de 2,8 trilhões de parâmetros, requer uma arquitetura de implantação com 64 chips e mais de 1,5 TB de capacidade de HBM. Ao contrário das preocupações do mercado de que mecanismos de atenção linear enfraquecem a demanda por hardware avançado de IA, a empresa de pesquisa disse que a escala do K3 e a arquitetura de inferência podem, na verdade, fortalecer a demanda por GPUs Nvidia, HBM e equipamentos de interconexão. A SemiAnalysis observou que, mesmo com baixa concorrência de usuários, o cache KV exige um volume significativo de descarregamento para a memória CPU DDR5 e para armazenamento NVMe, deixando pouco espaço de HBM. A empresa acredita que arquiteturas de modelos mais eficientes reduzem os custos de inferência de IA, impulsionando a adoção mais ampla de aplicações e a demanda de longo prazo por GPU, HBM, DRAM e infraestrutura de rede.
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