Google 稱 AI 伺服器記憶體成本破 75%，推軟硬體雙軌策略

ChainCatcher 消息，SEMICON Taiwan 2026 記憶體高峰論壇 1 日登場，Alphabet 旗下 Google Cloud 供應鏈基礎架構資深總監 Nikhil Cherian 指出，隨著多模態與混合專家架構普及，AI 運算已從算力受限轉向記憶體受限，高效能記憶體已占 AI 伺服器硬體物料清單成本 75% 以上。面對容量、頻寬與功耗瓶頸，Google 透過推論與訓練硬體分流、無損量化軟體演算法等軟硬體雙軌策略，突破 AI 記憶體瓶頸。Google 在硬體架構上采取分流策略，推出針對低延遲推論的 TPU 8i 以及專攻超大規模訓練的 TPU 8t。TPU 8i 配備 288 GB 高頻寬記憶體，晶片上 SRAM 容量擴增 3 倍至 384 MiB，將動態對話狀態與鍵值快取置于晶片內部，實現零晶片外延遲。TPU 8t 透過 9600 顆晶片組成超大型運算叢集，HBM 共享池化達到 2 PB 規模，消除晶片外數據傳輸瓶頸，搭配 TPU Direct Storage 技術。Google 開發出免訓練的 TurboQuant 無損量化演算法，將大模型的鍵值快取從 32 位元壓縮至 3 位元，精確度零損失前提下縮小 6 倍記憶體占用，帶來 8 倍注意力運算加速，導入舊世代 DRAM 整合技術延長零組件生命周期。

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