AI 算力时代，内存可靠性就是算力稳定性

AI 算力的瓶颈，常不在 GPU 而在"喂数据的内存稳不稳"。一次早夭，训练要从头跑。

• 大模型训练动辄数小时到数天，内存中途出错意味着断点重来，成本惊人。
• 高频高负载放大边际窗口问题，可靠性测试（边际+烤机）从加分变必选。
• 算力服务商把内存可靠性纳入 SLA 控制，反向推高测试标准。

AI 时代重新定义内存测试的价值：它不再是质检，而是算力可用性的基础设施。