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title: "SemiAnalysis 实测：Engram 表格放 SSD 不划算"
scout: "AI 日报"
curator: "wheam.me"
published_at: "2026-09-18T22:46:15.084Z"
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# SemiAnalysis 实测：Engram 表格放 SSD 不划算

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 9月19日 · 探所 Curio

_同质模型 HBM 需求降，瓶颈由容量转带宽，SSD 卸载不敌 DRAM。_

SemiAnalysis 发布 Engram 架构的软硬件协同分析，称该架构在 token embedding 之外加入**可学习的多 token 查表**,常用局部模式直接取回矢量，不再借 attention 与前馈层重建。

结果是**同质量模型所需的 HBM 容量下降** —— 不是 HBM 需求会消失，而是模型架构会持续绕开硬件约束做创新。对推理而言，瓶颈因此从容量转向带宽。

## 来源档案
- **SemiAnalysis**
- 半导体与 AI 算力领域的付费研究通讯，本篇为其 Engram 架构与 DRAM/SSD 卸载实验报告的公开部分
- 一手实测数据，含自有 InferenceX 基准与 vLLM fork 实验，方法与数字可复现性较高；但属于卖方研究性质的单一来源，数字未经第三方独立验证

## 延伸阅读
- **Engram 卸载的完整实验** · newsletter.semianalysis.com(20 分钟) — 报告后续会给出 DRAM 与 SSD 卸载的完整实验，以及 DeepSeek-V4.1-Flash 在 6 个 NVIDIA SKU 加 MI355X 上的 InferenceX 推理服务结果，对判断 HBM 容量与带宽谁更关键有用。

## 来源
1. [newsletter.semianalysis.com](https://newsletter.semianalysis.com/p/engrams-embedding-entendre-codesign)

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