AI 芯片性能瓶颈

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🧱 三类带宽详解与影响排序

🔍 为什么“外部内存带宽”是最大瓶颈？

📌 原因 1：AI 计算是“访存密集型”（Memory-Bound）

📌 原因 2：模型越来越大，片上缓存放不下

📌 原因 3：带宽成本极高

🧪 实际案例：带宽如何限制算力？

🛠️ 芯片厂商如何应对？（缓解内存墙）

✅ 总结：哪类带宽最关键？

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对绝大多数 AI 芯片而言，影响算力发挥的最主要带宽是第 2 类：芯片访问自身外部存储（如 HBM/DDR）的带宽。
它常被称为 “内存墙”（Memory Wall） —— 是限制 AI 芯片实际性能的头号瓶颈。

下面我们详细拆解三类带宽的作用和影响程度：

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🧱 三类带宽详解与影响排序

带宽类型	具体含义	典型值	对 AI 算力的影响
1. 片上带宽 （On-Chip Bandwidth）	计算单元 ↔ 片上 SRAM / Register File