智谱跑通了MaaS盈利模式,但仍有一个“短板”丨看财报

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In 2010, GPUs first supported virtual memory, but despite decades of development around virtual memory, CUDA virtual memory had two major limitations. First, it didn’t support memory overcommitment. That is, when you allocate virtual memory with CUDA, it immediately backs that with physical pages. In contrast, typically you get a large virtual memory space and physical memory is only mapped to virtual addresses when first accessed. Second, to be safe, freeing and mallocing forced a GPU sync which slowed them down a ton. This made applications like pytorch essentially manage memory themselves instead of completely relying on CUDA.

展望未来,预计两年后完成新模式筑基的发展趋势值得持续关注。专家建议,各方应加强协作创新,共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。

网友评论

  • 知识达人

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    非常实用的文章,解决了我很多疑惑。

  • 行业观察者

    内容详实,数据翔实,好文!