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title: "Análise técnica detalha uso de memória HBM no modelo GLM-5.3"
url: https://dailyjournal.news/news/2026-09-28/analise-tecnica-detalha-uso-de-memoria-hbm-no-modelo-glm-53
published: 2026-09-28T20:10:35.846525+00:00
updated: 2026-09-28T20:10:35.846525+00:00
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language: pt-BR
publisher: "Daily Journal"
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# Análise técnica detalha uso de memória HBM no modelo GLM-5.3

Estudo da SemiAnalysis explora como o mecanismo de atenção esparsa do GLM-5.3 otimiza o uso de memória HBM e o KV Cache Offloading.

## Pontos principais

- A análise foca no impacto da atenção esparsa no consumo de memória HBM.
- O estudo aborda tecnologias como HiSparse, AgentX TileRT e InferenceX DeepSeek Sparse Attention.
- Técnicas de otimização como IndexShare e Single-rollout Asynchronous Optimization são discutidas.
- O material avalia implicações de segurança cibernética nas arquiteturas apresentadas.

A SemiAnalysis publicou um relatório técnico sobre o funcionamento do modelo de IA GLM-5.3, com foco no mecanismo de atenção esparsa e seu impacto no uso de memória HBM. O estudo detalha o papel do KV Cache Offloading e a aplicação de tecnologias específicas, incluindo HiSparse, AgentX TileRT e InferenceX DeepSeek Sparse Attention.

O conteúdo também explora métodos de otimização como IndexShare e Single-rollout Asynchronous Optimization. Além dos aspectos de performance, o material discute as implicações de segurança cibernética associadas a essas arquiteturas de modelos de linguagem.

## Fontes

- [@SemiAnalysis_: How GLM5.3 Sparse Attention Affects HBM Memory Usage](https://x.com/SemiAnalysis_/status/2104661392892604443) (2026-09-28)

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