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      大型语言模型（LLM）应用很依赖显存容量，因此许多AI爱好者通过搭配多显卡来实现更大容量显存以提升AI应用的执行效率。然而，当前主流的大语言模型普遍规模庞大，即便采用这种解决方案也存在瓶颈，因为当GPU需要调用CPU处理数据时，系统性能便与CPU缓存及内存性能深度绑定了，这就意味着AI应用的运行效能不仅取决于GPU，更与GPU→CPU→I/O核心→内存模组这条完整的数据链路也密切相关。因此，优化硬件模块间的链路，也可以显著提升AI效率。