什么是内存墙?它是如何影响AIGC的？

内存墙指的是内存性能严重限制CPU性能发挥的现象。内存墙不仅是内存容量，也包括内存传输带宽。

算力芯片的数据吞吐量峰值预计在TB/S，目前市场是主流的内存和显存的带宽通常是在几GB/S到几十GB/S，两者差距太大，现行技术的内存远远无法满足算力芯片的需求，内存墙形成。

而且现在AI大模型加速迭代，模型带下增速超预期的搞，内存大小更新速率远低于AI硬件需要，内存的传输宽带方面也是地狱AI硬件的计算需求

参考文档https://xueqiu.com/1692639240/281488450

内存墙，指的是内存性能严重限制CPU性能发挥的现象。内存的性能指标主要有“带宽”(Bandwidth)和“等待时间”(Latency)。

在AI计算中，数据需要从内存中加载到处理器（如CPU或GPU）中进行计算。由于内存和处理器之间的数据传输速度差异，当处理器等待数据从内存加载时，计算任务无法充分利用处理器的计算能力，导致性能瓶颈。这就是所谓的内存墙问题

——参考链接。

内存墙指的是在计算过程中，数据在CPU和GPU之间搬移/交换时，PCIE的体系结构逐渐成为数据传输和交换的瓶颈。在AIGC应用中，大模型的训练和推理需要大量的数据传输，而内存墙限制了数据传输的速度和效率，从而影响了AIGC的性能和响应时间。