近日，得一微电子（YEESTOR）发布了一项颠覆性的显存扩展解决方案——AI-MemoryX。该技术充分应用了自研的存储控制芯片和创新性的AI存储系统，极大地提升了显存的容量，使得DeepSeek系列的大型模型能够在单机环境下进行微调训练，开创了大模型训练的新局面。这项技术的引入，不仅将训练巨大模型所需的显存需求降低至一个新的经济水平，也为广大企业和个人提供了更广泛的AI应用可能，堪称本年度AI产业的重大突破。

  伴随AI技术的迅猛发展，微调训练在多种行业应用中的重要性不断的提高。然而，现阶段的大模型微调训练中，显存不足仍然是制约其发展的最大障碍。以DeepSeek的70B模型为例，其所需显存通常高达1TB到2TB，这在某种程度上预示着需要动用30多张显卡，明显提高了硬件成本和技术门槛。AI-MemoryX解决方案通过显存扩展卡，能够将单机显存容量从几十GB提升至10TB级别，使得诸如110B和671B大模型的微调训练成为可能。在这一创新技术的推动下，单机微调训练的复杂性和成本将大幅降低。

  值得注意的是，得一微的AI-MemoryX显存扩展技术实现了原本需要数百万元的硬件扩充成本，降低至仅需数万元的费用。这一变化意味着更多的企业乃至个人将能够以有限的资源开展大规模的模型训练与微调，大幅度的提高了整个AI行业的参与度，潜在地推动了经济的创新与发展。

  针对大模型的微调需求，得一微的解决方案同样注重实用性和灵活性。AI-MemoryX不仅是一款显存扩展硬件，还涵盖了全套的微调训练机解决方案。如同行内专家推荐的Microservices设计理念，这种从系统级别提供全方位支持的做法，让开发的人能更专注于应用与创新。此项技术还引入了监督微调（SFT）、思维链微调（CoT）和强化学习微调（RFT）等先进理念，进一步丰富了模型的学习能力和推理能力。

  在监督微调方面，得一微与多位著名科研团队合作，应用了预算强制（budget forcing）技术，使得小样本的学习效率大幅度的提高，充分的利用了现有的大数据环境，为企业节省了大量数据准备的时间和成本。思维链微调技术则专注于行业特定的思考流程，帮助模型深入理解和应对行业中的复杂问题。而强化学习微调提供了一种动态的自我学习机制，使得AI模型在真实世界的不断反馈中持续进化。

  在未来，得一微电子将持续在存算一体、存算互联领域发力，致力于推动AI技术在各行各业的应用。通过不停地改进革新，得一微不仅在优化显存分配方面做出贡献，更在提升AI模型的通用性和适应性上下功夫，为客户提供更为完善的解决方案。这一系列措施将在不久的未来改变AI技术的应用场景，势必引发一场行业革新。

  随着AI技术的持续不断的发展，形成了以深度学习为核心的新兴起的产业，AI-MemoryX的推出无疑为这一产业注入了新的活力。未来，得一微将继续探索更多应用场景，助力企业更好地利用AI技术，实现智能化的转型与升级。

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