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什么是HPC內(nèi)存墻，如何跨越它？

高性能計(jì)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(kuò)大的差距。當(dāng)處理器性能超過(guò)內(nèi)存訪問(wèn)速度時(shí)，這會(huì)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(yīng)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(diǎn)，該視圖將內(nèi)存容量與 AI 模型中參數(shù)數(shù)量的增長(zhǎng)進(jìn)行比較。無(wú)論從哪個(gè)定義來(lái)看，記憶墻已經(jīng)到來(lái)，這是一個(gè)嚴(yán)重的問(wèn)題。它以一些翻越墻壁或至少降低墻壁高度的技術(shù)結(jié)束。當(dāng)然，HPC 的定義正在不斷發(fā)展。幾年前被認(rèn)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(guān)鍵字： HPC 內(nèi)存墻

近年來(lái)，人工智能應(yīng)用正經(jīng)歷一輪快速的發(fā)展與普及，而以ChatGPT等先進(jìn)的大模型技術(shù)在此過(guò)程中起到了關(guān)鍵作用。這些模型對(duì)計(jì)算能力的需求不斷攀升，催生了AI芯片設(shè)計(jì)的不斷革新，進(jìn)入了大算力時(shí)代。目前，主流AI芯片的架構(gòu)仍然沿用了傳統(tǒng)的馮·諾依曼模型，這一設(shè)計(jì)將計(jì)算單元與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分離。在這種架構(gòu)下，處理器需要從內(nèi)存中讀取數(shù)據(jù)，執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，然后將結(jié)果寫(xiě)回內(nèi)存。盡管AI芯片的算力在不斷提升，但僅僅擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)計(jì)算能力并不足夠。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸速度無(wú)法跟上計(jì)算速度時(shí)，數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間將遠(yuǎn)超過(guò)計(jì)算時(shí)間。以Transform
關(guān)鍵字：大算力時(shí)代內(nèi)存墻 Ambarella 安霸

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