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数据访问支配着计算能力利用率。AI 运算涉及到大量数据的存储与处理,根据 Cadence 数据,与一般工作负载相比,每台 AI 训练服务器需要 6 倍的内存容量。而在过去几十年中,处理器的运行速度随着摩尔定律高速提升,而 DRAM 的性能提升速度远远慢于处理器速度。目前 DRAM 的性能已经成为了整体计算机性能的一个重要瓶颈,即所谓阻碍性能提升的“内存墙”。除了性能之外,内存对于能效比的限制也成为一个瓶颈,Cadence数据显示,在自然语言类 AI 负载中,存储消耗的能量占比达到 82%。
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