Kimi K3 的 KDA 机制提高注意力效率，但将需要更多的 GPU、HBM、DRAM 和网络，而非更少！
中文摘要
Kimi K3采用KDA机制提升效率，但因参数规模巨大，反而增加了对GPU、HBM、DRAM及网络的需求。
English Summary
Kimi K3 uses KDA for attention efficiency, but its massive scale increases demands for GPUs, HBM, DRAM, and networks.
Original Excerpt
📌 一句话摘要 SemiAnalysis 认为 Kimi K3 虽采用高效 KDA 注意力机制，但因其巨大参数规模和 WideEP 架构，反而会增加对 GPU、HBM、DRAM 及高速互联的需求。 📝 详细摘要 文章介绍了半导体研究机构 SemiAnalysis 对月之暗面 Kimi K3 模型的分析。K3 参数规模超过 2.8 万亿，模型权重需求约 1.5 TB HBM。尽管其采用的 Kimi Delta Atten...