- 当前 AI 基础设施存在核心架构矛盾：GPU 仍是大规模 AI 训练和推理的主流计算引擎，但前沿大语言模型的计算特性正在发生变化，逐步暴露 GPU 原始设计的固有缺陷。内存墙成为 GPU 效率核心瓶颈内存墙指处理器计算速度与内存数据供给速度之间不断扩大的差距，导致强大的计算单元长期处于闲置状态，等待数据传输。以英伟达 H100 为例，其纸面 FP8 张量算力可达数 PetaFLOPS，高带宽内存吞吐量达数 TB/s。但在万亿参数级大语言模型推理场景中，系统通常受限于内存而非计算，算术强度常低于 10 FL
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GPU架构 AI 负载 内存
- 随着大模型在不断演进的同时将推理应用大规模推向边缘和端点设备，以及物联网智化、具身智能、AI智能体（AI Agent）和物理AI等新的AI应用场景和模式的快速涌现，AI赋能设备的主控芯片设计师正面临着全新的挑战。尤其是对于边缘和端点设备，它们既可能成为大模型的承载设备，也可能是用智能去为应用提供更好的核心功能，新的产品定义方向使主芯片架构师不得不去思考，其芯片在如何应对大模型快速演进的同时，还能实现用智能手段赋能传统应用和实现新兴功能。因此，在追求极致性能、功耗和面积（PPA）的模式之外，架构师们需要富有
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GPU架构 Imagination
- 8月29日消息，今日，英伟达公布2025财年第二季度财报，第二财季，英伟达营收300亿美元，同比增长122%，净利润为165.99亿美元，同比增长168%。在财报后的电话会议上，英伟达CEO黄仁勋确认Blackwell芯片将在四季度开始量产，并在四季度开始发货。对于投资者担心Blackwell芯片设计存在问题，黄仁勋表示，Blackwell无需进行功能性变更。黄仁勋还称，Blackwell从年底开始就会有数十亿美元的销售收入，在产能建立方面，公司还需要时间。今年3月，英伟达推出面向AI模型的新一代Blac
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英伟达 GPU Blackwell GPU架构
- NVIDIA执行长黄仁勋于2010年9月所举办的「GPU技术大会」(GTC 2010)上宣布2011年底及2013年将会发布全新GPU架构，分别为Kepler及Maxwell，而架构与制程也会同步升级，将采用台积电28纳米及22/20纳米制程，运算效能也大幅提升，然据绘图卡业者透露，NVIDIA已修正时程，Kepler及Maxwell将分别延后2012年及2014年才会登场，负责晶圆代工的台积电28纳米制程良率备受关注。
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NVIDIA GPU架构 28纳米
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