勇士vs火箭前瞻:库里对决申京,西部格局关键一战 资源整理不易请及时保存|附高清插图与人物关系完整梳理

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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14日 20:37 · 7 次阅读
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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14日 20:37 · 7 次阅读
国家发展改革委:全力提高煤电油气供应能力

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14日 20:37 · 4 次阅读
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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

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2026年11月14日 20:37 · 0 次阅读
湖南卫视元旦晚会节目单

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14日 20:37 · 0 次阅读

龙泽罗

作者:淳于春绍发布时间:2026年11月14日 20:37浏览:6大流行手记|1月2日:美国新冠确诊者超2000万 印度即将接种疫苗

勇士vs火箭前瞻:库里对决申京,西部格局关键一战

勇士vs火箭的对决向来不缺话题,而本赛季的这次相遇更添几分特殊意味。勇士依然围绕库里构建攻防体系,依靠无球跑动与快速传导寻找外线机会;火箭则在年轻化道路上加速前进,申京的低位策应与格林的突破冲击形成互补。两队风格迥异,一方是经验老到的传切体系,一方是冲击力十足的新生力量,这种代际碰撞让比赛悬念陡增。从排名形势看,双方都处于西部卡位的关键区间,一场胜负可能直接影响季后赛席位与对阵形势,因此这场勇士vs火箭的较量被视为阶段性风向标。

近期状态方面,勇士的主场表现相对稳定,库里的外线牵制力仍是进攻发起点,但球队在防守端的轮换深度受到考验,内线护筐与篮板保护时有波动。火箭则展现出年轻球队特有的起伏,快攻转换效率不俗,半场阵地战却容易陷入单打。申京在面对换防时的处理球能力,是火箭破解勇士夹击的关键;而格林能否在高压防守下控制失误,将直接决定火箭的进攻上限。值得注意的是,火箭的替补席冲击力不俗,若能在衔接段打出节奏,有望抵消勇士的首发优势。

关键对位上,库里与火箭外线防守群的缠斗是第一条主线。火箭大概率采用换防加延误的策略,迫使库里出球,再由弱侧轮转补位,这对勇士角色球员的三分回应提出更高要求。第二条主线是申京与勇士内线的博弈:申京在高位的策应能撕开防线,勇士则可能用协防干扰其传球路线,并伺机打反击。第三条主线在锋线,双方都缺乏稳定的中距离终结点,谁能在外线手感与篮下冲击之间找到平衡,谁就更可能掌握主动权。此外,犯规控制与罚球命中率这类细节,在势均力敌的比赛中往往被放大。

从胜负手来看,三分命中率与失误数是最直观的两项指标。勇士需要维持传导球质量,避免被火箭的年轻腿脚打出转换;火箭则要减少无谓失误,把比赛拖入半场攻防,用申京的策应制造错位。篮板争夺同样关键,尤其是前场篮板带来的二次进攻机会,可能成为打破僵局的变量。教练层面的临场调整也值得关注:勇士的轮换选择与火箭的防守变阵,都会在第三节末段至第四节初显现效果。综合来看,这场勇士vs火箭的比赛不太可能出现一边倒的局面,胜负或将取决于最后五分钟的执行力与心理韧性,值得球迷重点关注。

勇士vs火箭的对决向来不缺话题,而本赛季的这次相遇更添几分特殊意味。勇士依然围绕库里构建攻防体系,依靠无球跑动与快速传导寻找外线机会;火箭则在年轻化道路上加速前进,申京的低位策应与格林的突破冲击形成互补。两队风格迥异,一方是经验老到的传切体系,一方是冲击力十足的新生力量,这种代际碰撞让比赛悬念陡增。从排名形势看,双方都处于西部卡位的关键区间,一场胜负可能直接影响季后赛席位与对阵形势,因此这场勇士vs火箭的较量被视为阶段性风向标。

近期状态方面,勇士的主场表现相对稳定,库里的外线牵制力仍是进攻发起点,但球队在防守端的轮换深度受到考验,内线护筐与篮板保护时有波动。火箭则展现出年轻球队特有的起伏,快攻转换效率不俗,半场阵地战却容易陷入单打。申京在面对换防时的处理球能力,是火箭破解勇士夹击的关键;而格林能否在高压防守下控制失误,将直接决定火箭的进攻上限。值得注意的是,火箭的替补席冲击力不俗,若能在衔接段打出节奏,有望抵消勇士的首发优势。

关键对位上,库里与火箭外线防守群的缠斗是第一条主线。火箭大概率采用换防加延误的策略,迫使库里出球,再由弱侧轮转补位,这对勇士角色球员的三分回应提出更高要求。第二条主线是申京与勇士内线的博弈:申京在高位的策应能撕开防线,勇士则可能用协防干扰其传球路线,并伺机打反击。第三条主线在锋线,双方都缺乏稳定的中距离终结点,谁能在外线手感与篮下冲击之间找到平衡,谁就更可能掌握主动权。此外,犯规控制与罚球命中率这类细节,在势均力敌的比赛中往往被放大。

从胜负手来看,三分命中率与失误数是最直观的两项指标。勇士需要维持传导球质量,避免被火箭的年轻腿脚打出转换;火箭则要减少无谓失误,把比赛拖入半场攻防,用申京的策应制造错位。篮板争夺同样关键,尤其是前场篮板带来的二次进攻机会,可能成为打破僵局的变量。教练层面的临场调整也值得关注:勇士的轮换选择与火箭的防守变阵,都会在第三节末段至第四节初显现效果。综合来看,这场勇士vs火箭的比赛不太可能出现一边倒的局面,胜负或将取决于最后五分钟的执行力与心理韧性,值得球迷重点关注。