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从实际案例来看，从物理特性看，SRAM的单元面积是DRAM的5到10倍，每比特成本极高，注定无法替代HBM作为主内存的角色。即便Cerebras的WSE-3集成了44GB SRAM，这已是工程上的奇迹，但要存储一个700亿参数模型的全部权重，仍需要数百GB的存储空间，这只能由HBM或DRAM来承担。SRAM的用武之地在于需要极致低延迟的特定场景，比如OpenAI的代码生成工具，或者未来的物理AI机器人——这些场景中，每毫秒的延迟都可能打断人类的思维流或机器人的动作连续性。
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