约翰·卡马克提议利用200公里光纤取代 DRAM 存储加载 AI 模型权重

传奇程序员约翰·卡马克（John Carmack）近日提出一项构想，建议利用长达 200 公里的单模光纤作为 AI 加速器的二级缓存。基于 256 Tb/s 的传输速率，该方案可使约 32 GB 的模型权重数据在光纤中循环流动，实现 32 TB/s 的超高带宽。卡马克指出，光纤传输在能效和增长潜力上优于 DRAM，且 AI 推理的确定性模式使其具备可行性。

相关回复讨论中有人认为实际优势主要在能耗，因为DRAM维持成本高而光传输更省电。但也指出光放大器可能削弱节能，且铺设200公里光纤成本不低。

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