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第三，In 2010, GPUs first supported virtual memory, but despite decades of development around virtual memory, CUDA virtual memory had two major limitations. First, it didn’t support memory overcommitment. That is, when you allocate virtual memory with CUDA, it immediately backs that with physical pages. In contrast, typically you get a large virtual memory space and physical memory is only mapped to virtual addresses when first accessed. Second, to be safe, freeing and mallocing forced a GPU sync which slowed them down a ton. This made applications like pytorch essentially manage memory themselves instead of completely relying on CUDA.
此外，王腾并非傲慢自满之人。在两小时的深入对话中，我们感受到他的坦诚。王腾最常说的是"我们尚在起步阶段，很多问题目前还无法给出确切答案。"显然，他既了解自身优势，也坦然承认能力边界。
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另外值得一提的是，第三个瓶颈：先进节点迁移自身的摩擦。为了在晶圆产能有限的情况下尽量多产出内存位，三大厂商都在加速向1b（目前最尖端的量产节点）和1c（即将进入大规模量产的下一代节点）先进节点迁移，因为制程越先进，意味着电路刻蚀得越细，在同样大小的一片晶圆上，1c节点能切出的存储颗粒数量比1b更多。
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