1. 大算力，內存牆與功耗牆分析
大算力、內存牆與功耗牆分析
在現今AI大模型的算力需求日益增長的背景下，內存牆與功耗牆問題成為了限制算力發展的瓶頸。圍繞解決大算力場景下的GPU功耗牆、內存牆問題的技術不斷升級，如存算一體、硅光/CPO產業化進程有望提速。
內存牆問題源於內存容量和傳輸帶寬的有限性，嚴重限制了CPU性能的發揮。內存的性能指標包括帶寬和等待時間，盡管運算設備的算力在過去20年間顯著提高，但存儲器的帶寬增長只有30倍，遠低於算力的增長速度。
在馮諾依曼架構下，數據傳輸導致的功耗損失顯著，尤其在7nm工藝下，數據搬運功耗高達35pJ/bit，占總功耗的63.7%。數據傳輸造成的高功耗限制了晶元的發展速度和效率，形成了「功耗牆」。
隨著AI模型參數量的極速擴大，GPU內存增長速度已難以跟上AI大模型的需求，尤其是Transformer模型的發展使得模型大小每兩年平均增長240倍，導致GPU內存增長速度捉襟見肘。
預訓練技術的進步推動了AI硬體算力的快速增長，促使AI硬體的研發方向轉向更高峰值算力。為了實現更高的算力，簡化或優化其他組件成為必要，如內存的分層架構，以適應不同的數據類型、用例、技術需求和預算限制。
「內存牆」、「功耗牆」問題的解決路徑主要包括存算一體技術。存算一體技術通過將存儲功能與計算功能結合，直接在存儲單元中處理數據，大幅降低功耗，提高算力效率。它在AI計算、感存算一體晶元和類腦晶元等場景中展現出巨大潛力。
存算一體技術包括查存計算、近存計算、存內計算和存內邏輯等，提供解決內存牆問題的多種方式。存算一體介質主流研究方向包括SRAM、RRAM、DRAM、PCRAM、ReRAM、MRAM和FRAM等新型存儲器。這些新型存儲器在神經網路計算中展現出優勢，成為未來存算一體介質的主流方向。
存算一體在AI和大數據計算、感存算一體、類腦計算等應用場景中具有廣泛需求。它不僅能應用於可穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等，還能幫助企業以經濟高效的方式滿足內存需求。
國內外眾多企業已投入存算一體領域的研發，如三星、台積電、英特爾等在技術路線方面進行嘗試，推出新型HBM-PIM、基於MRAM的存內計算研究等。國內企業如阿里達摩院、千芯科技等也在存算一體AI晶元領域取得突破。
盡管存算一體提供了解決內存牆問題的路徑，但內存牆的真正破解還需綜合考慮技術革新，如提升內存處理速度與數據傳輸速度。存算一體架構與新型存儲方式的結合是關鍵，同時也需關注新式存儲方式的局限性與進一步完善。
隨著計算需求的不斷增長，內存牆與功耗牆問題成為了限制算力發展的主要障礙。通過存算一體技術及新式存儲方式的結合，以及持續的技術革新，有望逐步克服這些瓶頸，推動計算能力的進一步提升。
2. 什麼是決定手機算力的主要因素
以個人PC而言，不同配置的產品，價格也會有高低，這主要取決於不同配置產品搭載的CPU、顯卡及內存等的差異性。高配置PC的算力更高，能玩配置需求更高的游戲，運行更吃內存的3D類、影音類軟體。低配置PC算力不夠，也就只能玩玩普通游戲，運行一般的辦公軟體。
同樣玩網游，算力更高的手機更流暢，算力不夠的手機就會卡頓。
想要一款手機具備更高算力玩游戲不卡頓，不僅是需要更多核心更高頻率的CPU，也需要更大的內存，以及更穩定快速的網路。
所以，網路、存儲、計算能力是決定手機算力的三個主要因素。可以去十次方算力平台了解更多算力知識，還可領取免費算力。
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4. 算力的大小跟什麼因素有關系
影響算力的不僅僅是處理器配備的高低,還有晶元組、內存和硬碟，如果需要免費算力，可以去十次方。
5. 內存對算力的影響
影響
1、正確的的說法是內存的大小會影響計算機的運行速度。
2、內存是計算機中重要的部件之一，它是與CPU進行溝通的橋梁。計算機中所有程序的運行都是在內存中進行的，因此內存的性能對計算機的影響非常大。內存(Memory)也被稱為內存儲器，其作用是用於暫時存放CPU中的運算數據，以及與硬碟等外部存儲器交換的數據。只要計算機在運行中，CPU就會把需要運算的數據調到內存中進行運算，當運算完成後CPU再將結果傳送出來，內存的運行也決定了計算機的穩定運行。
3、決定電腦運行速度快慢的因素有:CPU的頻率、內存的大小、顯卡的顯存和位寬、硬碟的讀取寫入速度、主板的匯流排帶寬、以上這些設備上的二級緩存。