AI 芯片算力瓶颈：为何要移动万亿比特数据
prateekj · x · 2026-08-24
AI 芯片的主要瓶颈在于内存与计算单元分离，导致需要移动海量数据（如 100B 参数模型每 token 需 100GB 数据搬运）来进行相对廉价的算术运算。文章提出了几种解决思路：
- 存内计算：将简单算术单元置于内存内部或旁边，减少数据搬运。
- 减少数据移动：通过权重压缩、低精度量化或稀疏激活，仅读取相关部分模型。
- 数据复用：利用快速本地内存缓存高频使用的值，避免从远端内存反复读取。
- 稀疏模型：每次仅激活处理当前 token 所需的小部分参数子集。
- 架构革新：Transformer 可能并非最高效架构，新架构可能只需检索少量相关知识进行计算。
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