算力不是瓶颈?AI加速器的真正命门在这里
当AI加速器陷入“算力过剩、数据饥渴”的怪圈,决定性能上限的早已不是计算核心的数量,而是内存带宽与互联架构。本文带你跳出“堆算力”的误区,重新审视AI硬件的真正战场。 现在跑大模型,大家都在喊算力不够,要堆更多核心。 但现在AI加速器的性能瓶颈,早就不是计算单元本身,而是内存和互联架构。 AI加速器到底是怎么进化到今天的 AI硬件的发展路线其实非常清晰,就是从通用到专用一步步走过来的。 最早大家都
关于「内存墙」的技术文章、设计资料与工程师讨论,持续更新。
当AI加速器陷入“算力过剩、数据饥渴”的怪圈,决定性能上限的早已不是计算核心的数量,而是内存带宽与互联架构。本文带你跳出“堆算力”的误区,重新审视AI硬件的真正战场。 现在跑大模型,大家都在喊算力不够,要堆更多核心。 但现在AI加速器的性能瓶颈,早就不是计算单元本身,而是内存和互联架构。 AI加速器到底是怎么进化到今天的 AI硬件的发展路线其实非常清晰,就是从通用到专用一步步走过来的。 最早大家都
| 端侧AI元年:千亿赛道的机遇与挑战 2025年被业界公认为“端侧AI元年”,随着AI手机、人形机器人、可穿戴设备等终端产品的爆发式增长,端侧大模型正从技术概念走向规模化应用,催生了对低功耗、高性能端侧AI芯片的海量需求。据测算,全球端侧AI市场将从2025年的3219亿元增长至2029年的1.2万亿元,复合年增长率高达39.6%,千亿赛道已然浮出水面。但繁荣背后,端侧大模型的落地始终被三大核心