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美光HBM专家：AI算力提速快于HBM 内存墙问题持续加剧

“内存墙依旧存在，甚至情况或许还在进一步恶化。”美光HBM设计架构方向专家拉古·斯里拉马内尼（Ragu Sriramaneni）于当地时间23日在美国斯坦福大学举办的半导体学术会议Hot Chips 2026上发表上述观点。内存墙指负责运算的芯片性能飞速提升，但负责传输数据的内存跟不上运算速度，由此产生的性能瓶颈。进入人工智能时代后，这一瓶颈非但没有缓解，反而愈发严重。斯里拉马内尼表示，AI芯片的运算性能每两年约提升3倍，但承担数据供给的HBM（高带宽内存）同期性能提升还不到2倍。即便搭载运算能力再强的芯片，如果数据传输通道狭窄，最终性能也会被通道速度所束缚。他预判：“打破运算单元与内存之间的边界，全新架构设计，将会是翻越内存墙的一条路径。” 斯里拉马内尼以一款将2颗GPU与8颗12层HBM4集成在一起的最新封装产品举例，该封装整体芯片面积当中，内存占比约90%。也就是说，内存占用的芯片面积，是负责运算的GPU的8倍以上。他称：“HBM体积还不及一枚邮票，却需要设计、工艺、封装技术全部完美匹配，是难度最高的产品。” 内存占用面积过大，也带来供给端的压力。要生产同等容量产品，HBM消耗的硅片晶圆数量约为普通DDR5内存的3倍。这意味着同一工厂，HBM的产出数量会被大幅压缩。斯里拉马内尼解释：“技术代际迭代，该差距还在持续拉大。速度提升、芯片尺寸变大、堆叠层数增加，都会同步推高所需芯片面积。” 散热问题也越来越成为发展阻碍。他补充，随着数据交互速率不断提高，散热已经成为设计阶段需要优先考量的约束条件。HBM为多层DRAM堆叠结构，发热最严重的底层产生的热量，需要穿透全部堆叠层，传导至带有散热装置的顶层。而DRAM一旦温度过高，就极易出现故障。他表示行业现已进入先测算散热，再搭建芯片架构的阶段，液冷散热、芯片超薄贴合等技术正成为主流解决方案。上述各类难题，都体现在美光近期开启量产的第六代产品HBM4之上。HBM将数据通路与存储单元相较上一代扩充一倍，大幅提升单次数据处理量，单颗Cube带宽可达每秒2.8TB。美光正将该产品供应给英伟达下一代AI芯片Vera Rubin。

2026年11月16日 07:46许彩波阅读 3

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2026年11月16日 07:46
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美光HBM专家：AI算力提速快于HBM 内存墙问题持续加剧
“内存墙依旧存在，甚至情况或许还在进一步恶化。”美光HBM设计架构方向专家拉古·斯里拉马内尼（Ragu Sriramaneni）于当地时间23日在美国斯坦福大学举办的半导体学术会议Hot Chips 2026上发表上述观点。内存墙指负责运算的芯片性能飞速提升，但负责传输数据的内存跟不上运算速度，由此产生的性能瓶颈。进入人工智能时代后，这一瓶颈非但没有缓解，反而愈发严重。斯里拉马内尼表示，AI芯片的运算性能每两年约提升3倍，但承担数据供给的HBM（高带宽内存）同期性能提升还不到2倍。即便搭载运算能力再强的芯片，如果数据传输通道狭窄，最终性能也会被通道速度所束缚。他预判：“打破运算单元与内存之间的边界，全新架构设计，将会是翻越内存墙的一条路径。” 斯里拉马内尼以一款将2颗GPU与8颗12层HBM4集成在一起的最新封装产品举例，该封装整体芯片面积当中，内存占比约90%。也就是说，内存占用的芯片面积，是负责运算的GPU的8倍以上。他称：“HBM体积还不及一枚邮票，却需要设计、工艺、封装技术全部完美匹配，是难度最高的产品。” 内存占用面积过大，也带来供给端的压力。要生产同等容量产品，HBM消耗的硅片晶圆数量约为普通DDR5内存的3倍。这意味着同一工厂，HBM的产出数量会被大幅压缩。斯里拉马内尼解释：“技术代际迭代，该差距还在持续拉大。速度提升、芯片尺寸变大、堆叠层数增加，都会同步推高所需芯片面积。” 散热问题也越来越成为发展阻碍。他补充，随着数据交互速率不断提高，散热已经成为设计阶段需要优先考量的约束条件。HBM为多层DRAM堆叠结构，发热最严重的底层产生的热量，需要穿透全部堆叠层，传导至带有散热装置的顶层。而DRAM一旦温度过高，就极易出现故障。他表示行业现已进入先测算散热，再搭建芯片架构的阶段，液冷散热、芯片超薄贴合等技术正成为主流解决方案。上述各类难题，都体现在美光近期开启量产的第六代产品HBM4之上。HBM将数据通路与存储单元相较上一代扩充一倍，大幅提升单次数据处理量，单颗Cube带宽可达每秒2.8TB。美光正将该产品供应给英伟达下一代AI芯片Vera Rubin。
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由窦锦安整理的盒马将被阿里出售？盒马回应：消息不属实专题，共 6 条更新。
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贡邦馥发布于 2026年11月16日 07:46。
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发布时间：2026年11月16日 07:46编辑：习彩馥阅读：3

免费Python人马大战：编程学习新玩法还是新噱头？

近期，“免费Python人马大战”这一说法在编程学习社群中悄然流传。所谓“人马大战”，并非字面意义上的竞技项目，而是指一类以Python编程为核心的对抗式练习平台：参与者被分为“人”与“马”两方阵营，通过提交代码完成指定任务来争夺积分或推进战局。这类平台通常打着“免费”旗号，吸引大量初学者注册体验。从产品设计看，它试图把枯燥的语法练习包装成有即时反馈的团队对抗，从而降低学习门槛、提升坚持率。对于零基础用户而言，这种形式确实比单纯看视频教程更具参与感。

深入分析免费Python人马大战的玩法，其核心机制通常包含三个环节：任务发布、代码提交和自动评测。任务多为算法小题或数据处理场景，例如字符串处理、列表排序、简单爬虫逻辑等。系统在后台运行测试用例，根据通过率给阵营加分。部分平台还引入“攻防”概念，允许一方设计边界测试用例来“狙击”对方代码，这在一定程度上锻炼了学习者的异常处理与边界思维。值得注意的是，免费版本往往在题库数量、对战频次或高级功能上设有限制，用户需辨别“免费”背后的实际可用范围，避免陷入先免费后付费的套路。

从学习价值来看，免费Python人马大战的积极意义在于将“输出倒逼输入”落到实处。传统自学容易陷入“看懂但写不出”的困境，而对战机制要求参与者在限定时间内完成可运行的代码，强制暴露知识盲区。团队协作模式还能让新手观察他人的解题思路，形成互学氛围。然而，其局限同样明显：对抗性任务偏向短平快的算法题，对工程能力、代码规范、项目调试等真实开发技能覆盖不足；过度追求积分排名可能导致学习者忽视基础概念的系统性，形成“刷题式”浅层学习。若将其作为辅助练习手段尚可，替代系统课程则得不偿失。

此外，参与此类平台时需留意数据安全与代码版权问题。部分免费平台要求用户授权运行环境权限，提交的代码可能被用于平台训练或展示，初学者应仔细阅读用户协议，避免上传包含敏感信息的代码。同时，免费资源鱼龙混杂，建议优先选择有明确评测标准、社区口碑较好的平台，并控制单次对战时长，防止沉迷于排名竞争。总体而言，免费Python人马大战是一种有创意的编程练习形式，它降低了入门阶段的枯燥感，但真正的编程能力仍来自持续的项目实践与系统学习。理性看待其“游戏化”外壳，把对战当作检验学习成果的镜子而非目的，才能让免费资源发挥最大价值。

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