AI 计算的本质--“大量简单运算 + 海量数据搬运”

目录

🧱 为什么会这样？根本原因

📊 真实世界的例子

🔧 如何解决“算力浪费”？

1. 减少吃（降低访存量）

2. 送得快（提升有效带宽）

3. 让任务更“能吃”（提高计算强度）

✅ 最终总结

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• 芯片峰值算力：250 TFLOPS（每秒最多能做 250 万亿次浮点运算）
• 内存带宽限制下的实际计算能力：50 TFLOPS（因为每秒只能“喂”进足够做 50 万亿次运算的数据）
• 实际利用率：50 / 250 = 20%
• 结果：80% 的算力闲置、浪费，芯片大部分时间在“等数据”

🚦 这就是典型的 “内存墙”（Memory Wall）瓶颈 —— 算力过剩，带宽不足。

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🧱 为什么会这样？根本原因

AI 计算的本质是：

“大量简单运算 + 海量数据搬运”