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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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