摘要:
引言:内存带宽——AI计算时代的新瓶颈 在大语言模型(LLM)参数规模从千亿向万亿迈进的今天,GPU算力的增长速度远超内存带宽的演进速度,"内存墙"(Memory Wall)问题愈发凸显。以GPT-3 175B参数模型为例,单次前向传播需要读取约350GB的模型参数,即使使用H100的80GB HB 阅读全文
posted @ 2026-10-03 08:01
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