- 實的問題擺在中小企業面前：如何在有限預算內，安全、高效地本地化運行這些模型？國數集聯嘗試從“運力”的角度給出方案——用更經濟的DDR內存和CXL互聯技術，緩解對昂貴顯存的依賴，讓“小顯存”也能跑起“大模型”。一、行業背景：大模型與中小企業之間的“顯存墻”當前，大模型的參數規模已從千億向萬億邁進，而單張GPU的顯存容量卻受物理工藝、成本限制，增長相對緩慢。如果要完整容納一個DeepSeek 671B（FP8需約700GB）或Qwen3 235B（FP8需約280GB），仍需多卡并行、顯存疊加的方式實現，這直
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