內(nèi)存墻 文章 進(jìn)入內(nèi)存墻技術(shù)社區(qū)
什么是HPC內(nèi)存墻，如何跨越它？
- 高性能計算 （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)處理器性能超過內(nèi)存訪問速度時，這會在整體系統(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)量的增長進(jìn)行比較。無論從哪個定義來看，記憶墻已經(jīng)到來，這是一個嚴(yán)重的問題。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
大算力時代, 如何打破內(nèi)存墻
- 近年來，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)在此過程中起到了關(guān)鍵作用。這些模型對計算能力的需求不斷攀升，催生了AI芯片設(shè)計的不斷革新，進(jìn)入了大算力時代。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)計將計算單元與數(shù)據(jù)存儲分離。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)行計算任務(wù)，然后將結(jié)果寫回內(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)計算能力并不足夠。當(dāng)數(shù)據(jù)傳輸速度無法跟上計算速度時，數(shù)據(jù)傳輸時間將遠(yuǎn)超過計算時間。以Transform
- 關(guān)鍵字： 大算力時代 內(nèi)存墻 Ambarella 安霸
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