- 高性能计算 （HPC） 内存墙通常是指处理器速度和内存带宽之间不断扩大的差距。当处理器性能超过内存访问速度时，这会在整体系统性能中造成瓶颈，尤其是在人工智能 （AI） 等内存密集型应用程序中。本文首先探讨了内存墙的传统定义，然后着眼于另一种观点，该视图将内存容量与 AI 模型中参数数量的增长进行比较。无论从哪个定义来看，记忆墙已经到来，这是一个严重的问题。它以一些翻越墙壁或至少降低墙壁高度的技术结束。当然，HPC 的定义正在不断发展。几年前被认为是 HPC 的东西不再符合最新的定义。根据处理器在峰值每秒浮
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HPC 内存墙
- 近年来，人工智能应用正经历一轮快速的发展与普及，而以ChatGPT等先进的大模型技术在此过程中起到了关键作用。这些模型对计算能力的需求不断攀升，催生了AI芯片设计的不断革新，进入了大算力时代。目前，主流AI芯片的架构仍然沿用了传统的冯·诺依曼模型，这一设计将计算单元与数据存储分离。在这种架构下，处理器需要从内存中读取数据，执行计算任务，然后将结果写回内存。尽管AI芯片的算力在不断提升，但仅仅拥有强大的数据计算能力并不足够。当数据传输速度无法跟上计算速度时，数据传输时间将远超过计算时间。以Transform
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大算力时代 内存墙 Ambarella 安霸
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