AI GPU的算力与带宽的关系

目录

✅ 简单回答：

🔬 深入解释：为什么“计算依赖内存”？

1. 冯·诺依曼架构的先天限制

2. AI 计算的本质：大量数据 + 简单操作

3. 算力 vs 带宽的“匹配”关系

🌰 举例：

🧱 为什么不能把内存和计算单元做在一起？

✅ 总结：算力与带宽的关系

---

---

✅ 简单回答：

算力和带宽有关系，正是因为：计算单元（如 AI 芯片的 MAC 阵列）必须从内存中读取数据（权重、输入特征等），才能进行计算。
如果内存“喂”数据的速度（带宽）跟不上计算的速度（算力），计算单元就会空转等待——导致实际性能远低于理论算力。

这就像：

🚜 一个超级快的工人（高算力），但旁边只有一个慢吞吞的小推车送材料（低带宽）
→ 工人干 1 秒，等 5 秒，效率极低。

---