群聯發表多層級記憶體架構技術 搶邊緣AI推論商機

NAND 控制晶片暨解決方案大廠群聯 (8299-TW) 今 (17) 日宣布，於 GTC 展會展示 aiDAPTIV 多層級記憶體架構技術 (multi-tier memory architecture)，其專為邊緣 AI 應用打造，可在輝達平台驅動的本地邊緣 AI 系統中，支援更大型 AI 模型與長上下文 (long-context) 推論。

群聯執行長潘健成表示，傳統記憶體管理機制並非為 AI 應用所設計，而今日的 AI 基礎設施也已無法再依賴通用型的記憶體管理方式。透過 aiDAPTIV 多層級記憶體架構技術，打造一個具備 AI 感知能力的記憶體架構 (AI-aware architecture)，能在多層級記憶體之間延伸 AI 有效記憶體容量，使本地邊緣 AI 平台在不增加 GPU 硬體的情況下，也能支援更大型模型與長上下文推論，協助企業在維持邊緣 AI 工作負載的同時，更可有效地規劃 AI 基礎設施投資。

群聯指出，目前產業正面臨日益嚴峻的記憶體供給短缺狀況，而對 AI 就緒平台 (AI-ready platforms) 的需求卻持續快速攀升。由於針對專有資料 (proprietary data) 進行微調 (fine-tuning) 與推論 (inference) 需要大量運算與記憶體資源，也使得企業在投資 AI 基礎設施與邊緣 AI 設備時面臨挑戰。

隨著 AI 解決方案成本上升與 AI 工作流程瓶頸增加，也進一步拖慢企業將 AI 創新轉化為實際營收的上市時程。為了解決此問題，群聯推出 aiDAPTIV 多層級記憶體架構技術，透過搭載 aiDAPTIV 技術的群聯企業級 Pascari SSD 作為全新的 AI 記憶體層級，aiDAPTIV 技術能夠在 GPU 記憶體、系統 RAM 與 NAND Flash 快閃記憶體之間，智慧延伸並管理 AI 運算的工作記憶體。

隨著 NVIDIA 的 AI 基礎設施持續提升 GPU 記憶體能力以支援資料中心推論工作負載，aiDAPTIV 技術利用專為持續分頁 (sustained paging) 與上下文保存 (context retention) 而優化設計的高耐久度快閃記憶體 (high-endurance NAND flash)，支援在固定 GPU 硬體配置下進行記憶體密集需求的 AI 推論 (memory-intensive inference) 與 AI 模型微調工作負載。

群聯透過 aiDAPTIV 的多層級記憶體架構技術，企業可在本地邊緣系統上運作日益成長的 AI 工作負載，並同時兼顧資料隱私並提升長期 AI 基礎設施投資效率。

在 NVIDIA GTC 2026 展會現場，群聯展示多項合作夥伴設備，包括搭載 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 處理器的筆記型電腦、工作站與系統，以及採用 NVIDIA GeForce RTX 50 Series 與 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition GPU 的平台。