DeepSeek新技術Engram解析

pall6060mall · 2026-01-14T13:20:01Z

從技術本質上來說，Engram 確實是一項「軟體/演算法」層級的升級，因為它不需要企業去購買全新類型的特殊晶片（如專門的 AI 加速器），而是透過重新設計數據存取架構，來榨取現有硬體的極限性能。然而，這項「軟體升級」之所以強大，是因為它改變了軟硬體之間的互動規則。我們可以從以下三個維度來理解： 1. 它是軟體，但對「硬體配置」有新要求雖然不需要新硬體，但它改變了你配置伺服器的方式。過去的思維：為了裝下更大的模型，只能不斷堆疊 GPU 數量，因為 HBM（顯存）是唯一的瓶頸。 Engram 的思維：你的伺服器現在需要配備極大容量的系統記憶體（DRAM）。如果你只有強大的 GPU 但主機記憶體很小，這項「軟體升級」將無法發揮作用。 2. 它是對底層「數據傳輸」的重構 Engram 不只是模型層面的代碼更新，它還涉及底層驅動與通訊協議的優化：異步預取（Asynchronous Prefetching）：這是一項複雜的系統工程，確保在 GPU 還在運算「第一層」時，軟體就已經預先透過 PCIe 跳轉到 RAM 中抓取「記憶痕跡」。利用 PCIe 頻寬：傳統 LLM 運作時，PCIe 匯流排通常處於閒置狀態；Engram 的軟體升級讓 PCIe 變成了知識傳輸的「高速公路」。 3. 它是對「算力分配」的哲學翻轉這項技術代表了 AI 研發方向的轉移：傳統做法（密集成型）：所有的知識都硬擠進模型參數裡，強迫模型「背誦」。 Engram 做法（解耦）：軟體上將模型切分為「推理大腦」與「外部圖書館」。這讓模型在不增加計算量（FLOPs）的情況下，能讀取的資訊量增加了數十倍。總結你可以將 Engram 理解為一種「混合式記憶體管理系統」。它不需要你更換顯卡，但它要求軟體工程師以更底層、更接近硬體架構的方式來撰寫模型代碼。這正是 DeepSeek 在 2026 年 1 月展現的強大實力：在現有的硬體限制下，透過演算法天才般的設計，繞過了昂貴的 GPU 顯存限制。對 Vera Rubin 晶片組的影響挑戰 HBM 的壟斷地位： Engram 證明了大規模知識不必完全依賴昂貴的 HBM4，這可能促使 NVIDIA 在未來的設計中，更強化其 Inference Context Memory Storage（推論情境記憶儲存平台），利用 BlueField-4 DPU 來加速外部存儲與計算單元的連接。推動「代理式 AI」硬體競爭： Vera Rubin 架構特別設計了針對推理路徑的 Vera CPU。Engram 技術的高效查詢機制（Conditional Memory）與 Vera CPU 的多步推理目標不謀而合，兩者將在「推理效率」與「知識密度」上展開競爭。算力需求的再定義： Engram 降低了對極端 GPU 數量的依賴（訓練 MoE 所需 GPU 減少 4 倍），這可能緩解市場對 NVIDIA 頂級晶片的過度饑渴，轉而追求更平衡的系統配置（如擴大 CXL 記憶體擴展模組）。互補性而非取代：市場分析認為，Engram 這種算法突破將與 NVIDIA 硬體形成互補。黃仁勳於 CES 2026 表示，這類創新會強化市場對先進技術的需求，而非削弱 NVIDIA 的地位，因為極致的推理任務最終仍需 Rubin 等頂級硬體來釋放潛力。總結來說，Engram 是在軟體層級實現了「用空間換取計算時間」，而 Vera Rubin 則是在硬體層級「擴張了所有維度的物理極限」。

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