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內(nèi)存墻瓶頸：AI計算引爆內(nèi)存超級周期
- AI 內(nèi)存墻推動高帶寬內(nèi)存（HBM）與第五代雙倍數(shù)據(jù)速率內(nèi)存（DDR5）需求激增，于 2025 年第三季度觸發(fā)超級周期。容量短缺迫使設備廠商要么漲價，要么降低規(guī)格，這一周期何時會終結？在過去幾十年里，半導體行業(yè)以摩爾定律為核心驅動力，持續(xù)提升晶體管密度、優(yōu)化芯片性能并降低單位計算成本。隨著行業(yè)邁入 AI 時代，縮放定律（Scaling Law）成為新目標 —— 開發(fā)者通過擴大 AI 模型規(guī)模、增加訓練數(shù)據(jù)量和計算資源投入，實現(xiàn)模型性能的可預測提升。因此，行業(yè)焦點已從單個芯片的計算能力轉向整體系統(tǒng)級性能。在
- 關鍵字： 內(nèi)存墻 AI計算 內(nèi)存超級周期
內(nèi)存墻瓶頸：AI計算引發(fā)記憶超級周期
- AI內(nèi)存墻正在推動HBM和DDR5的需求，引發(fā)2025年第三季度的超級周期。容量短缺迫使設備提高價格或降低規(guī)格。這個循環(huán)什么時候會結束？在過去幾十年里，半導體行業(yè)一直以摩爾定律為驅動力，持續(xù)提升晶體管密度，提升芯片性能，降低每單位計算成本。隨著行業(yè)進入人工智能時代，縮放定律成為新的目標。通過擴大AI模型規(guī)模、訓練數(shù)據(jù)量和計算資源，開發(fā)者旨在實現(xiàn)模型性能的可預測提升。因此，行業(yè)關注點已從單個芯片的計算能力轉向整體系統(tǒng)級性能。在此背景下，內(nèi)存帶寬和數(shù)據(jù)傳輸效率的限制變得更加明顯，近年來HBM（高帶寬存儲器）的
- 關鍵字： 內(nèi)存墻 AI計算 記憶超級周期
什么是HPC內(nèi)存墻，如何跨越它？
- 高性能計算 （HPC） 內(nèi)存墻通常是指處理器速度和內(nèi)存帶寬之間不斷擴大的差距。當處理器性能超過內(nèi)存訪問速度時，這會在整體系統(tǒng)性能中造成瓶頸，尤其是在人工智能 （AI） 等內(nèi)存密集型應用程序中。本文首先探討了內(nèi)存墻的傳統(tǒng)定義，然后著眼于另一種觀點，該視圖將內(nèi)存容量與 AI 模型中參數(shù)數(shù)量的增長進行比較。無論從哪個定義來看，記憶墻已經(jīng)到來，這是一個嚴重的問題。它以一些翻越墻壁或至少降低墻壁高度的技術結束。當然，HPC 的定義正在不斷發(fā)展。幾年前被認為是 HPC 的東西不再符合最新的定義。根據(jù)處理器在峰值每秒浮
- 關鍵字： HPC 內(nèi)存墻
大算力時代, 如何打破內(nèi)存墻
- 近年來，人工智能應用正經(jīng)歷一輪快速的發(fā)展與普及，而以ChatGPT等先進的大模型技術在此過程中起到了關鍵作用。這些模型對計算能力的需求不斷攀升，催生了AI芯片設計的不斷革新，進入了大算力時代。目前，主流AI芯片的架構仍然沿用了傳統(tǒng)的馮·諾依曼模型，這一設計將計算單元與數(shù)據(jù)存儲分離。在這種架構下，處理器需要從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，執(zhí)行計算任務，然后將結果寫回內(nèi)存。盡管AI芯片的算力在不斷提升，但僅僅擁有強大的數(shù)據(jù)計算能力并不足夠。當數(shù)據(jù)傳輸速度無法跟上計算速度時，數(shù)據(jù)傳輸時間將遠超過計算時間。以Transform
- 關鍵字： 大算力時代 內(nèi)存墻 Ambarella 安霸
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