分析：随着模型规模超过板载容量，GPU正面临内存瓶颈问题。由于GPU内存扩展速度无法满足需求，Phison和SanDisk转向虚拟RAM(VRAM)替代方案——Phison通过软件方式，SanDisk则采用硬件方式——将NAND闪存用作GPU内存缓存。
Phison的aiDAPTIV+软件比SanDisk的硬件方案更快实施，通过避免外部存储token访问加速AI模型训练，并使较小的GPU能够承担更大的任务。SanDisk的高带宽闪存(HBF)承诺提供更高速度，但需要为每个GPU厂商开发半导体级硬件和固件。
据了解，Phison的软件是运行在GPU服务器上的中间件，该服务器配备板载GPU和CPU，并建立一个跨越GPU自身内存(普通GDDR或高带宽内存HBM)、CPU DRAM和SSD的虚拟内存池。
当加载AI模型时，aiDAPTIV+分析其内存需求，将数据切片为热数据(放在GPU内存)、温数据(分配到CPU DRAM)和冷数据(分配到SSD)。SSD是Phison的高速SLC(1比特/单元)驱动器，如其AI100E M.2产品。
随着AI模型运行，每个数据切片的需求会发生变化，aiDAPTIV+软件在三个虚拟内存层之间移动数据，保持GPU忙碌并避免token重新计算。
这使得内存不足的较少数量GPU能够支持大型模型。Phison声称其系统可以支持拥有高达700亿参数的模型，前提是有足够大的VRAM池。这意味着本地AI系统可以训练更大的模型，而无需昂贵地提交给CoreWeave等运营的GPU服务器集群。这也意味着较小、功率较低的GPU以及边缘GPU服务器系统可以运行更大的推理任务，例如Nvidia RTX 6000 Ada或Jetson平台。
由于没有标准GPU HBM/GDDR接口，Phison软件需要与GPU服务器和系统供应商进行定制部署，以实现三个VRAM层之间的数据移动，而无需修改AI应用程序(如PyTorch/TensorFlow)。系统供应商可以获得Phison的AI100E SSD、中间件库许可和支持以促进系统集成。
Phison合作伙伴包括ADLINK Technology、Advantech、华硕、技嘉、Giga Computing、MAINGEAR和StorONE。
Phison工程师内部开发aiDAPTIV+，因为公司无法承担完整高端模型训练系统的费用。CEO K.S. Pua在视频中表示："我的工程师领导来找我，要求我支付数百万美元购买机器进行内部训练，以减轻人力资源负担，改善周期时间，提高效率。但我告诉他们，几百万美元我负担不起。所以他们回到实验室，开始思考如何降低门槛。这些聪明人找到了使用Phison专有企业级SSD的解决方案，使系统能够执行大语言模型训练。"
SanDisk HBF方案
SanDisk的选择需要与GPU供应商密切合作开发，因为它的构建类似于HBM。HBM有DRAM芯片堆叠在逻辑芯片上方，通过硅通孔(TSV)连接器相连。整个堆栈通过专门设计的中介层连接到GPU。
HBF使用相同架构，NAND芯片堆叠层通过TSV连接到底部逻辑层。这被固定到中介层并连接到GPU。但实际更复杂，HBF是对HBM的增强。GPU已经有连接HBM堆栈的中介层，现在需要添加HBF堆栈并扩展中介层以同时处理HBM和HBF，还需要内存控制器在VRAM HBM和HBF组件之间移动数据。
这不涉及CPU DRAM或SSD。据了解，使用HBF系统的GPU服务器需要为每个GPU厂商和产品系列定制设计，这不是即插即用系统，工程成本更高。回报是比aiDAPTIV+系统可能实现的更高内存容量和速度。VRAM中的数据始终比Phison方案更接近GPU，提供更低延迟和更高带宽。
可以将Phison的aiDAPTIV概念视为使较小GPU表现得像具有更多内存的大型GPU，使中型企业和小型边缘系统能够进行AI训练。SanDisk的HBF则使受内存限制的大型GPU服务器能够通过大幅扩展内存容量来训练最大规模模型。
Phison和SanDisk技术针对不同需求，可以共存。
