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。
九一男女免费看电视连续剧：追剧省心又安全的实用指南
近几年，网络追剧已经成为很多人下班后最主要的放松方式，“九一男女免费看电视连续剧”这类需求在搜索框里出现的频率越来越高。观众想要的其实很简单：打开就能看，不用反复付费，剧集更新及时，画质过得去。尤其是上班族和学生群体，白天时间被切得很碎，晚上只想找一部节奏合适的连续剧，安安静静看完两三集。正因为需求真实存在，各类提供免费观看的站点和应用才会层出不穷，质量也参差不齐。
挑选平台时，建议先看几个明确的指标。第一是页面是否清爽，弹窗和跳转过多的站点往往体验很差，还容易误点；第二是剧集分类是否清晰，国产剧、港台剧、日韩剧、欧美剧能不能按年份和类型筛选，直接决定了找片效率；第三是播放线路的稳定性，同一部剧最好有多条线路可选，遇到卡顿可以随时切换；第四是设备兼容性，手机、平板、电视盒子、电脑浏览器能不能互通，这一点对有投屏习惯的用户尤其关键。把这四点对照一遍，基本就能筛掉大部分不靠谱的来源。
真正影响观看体验的，往往不是片源多少，而是细节。建议提前把常看的剧加入追剧列表，打开更新提醒，避免每天手动搜索；家里网络如果是多人共用，晚上高峰时段尽量使用有线连接或靠近路由器，减少缓冲；投屏时优先选择同一局域网内的设备，画面延迟会明显降低。另外要特别注意安全，来源不明的安装包不要随便下载，注册时不要填写真实身份证号、银行卡等敏感信息，浏览器提示证书风险时应立即关闭页面。免费资源背后常常靠广告盈利，遇到要求输入手机号领取“会员”的弹窗，直接跳过是最稳妥的做法。
最后需要提醒的是，追剧归追剧，版权意识不能丢。目前主流视频平台都有广告支持的自由观看内容，部分剧集会在播出一段时间后免费开放，电视端的公共频道和官方客户端也常有正版剧集轮播。与其在多个来路不明的站点之间反复试错，不如把常用的两三个正规渠道固定下来，配合免费专区使用，既省心也更安全。“九一男女免费看电视连续剧”反映的是观众对低成本娱乐的真实期待，但真正能长期陪伴你的，还是那些播放稳定、更新规律、内容合规的平台。合理安排时间，选对渠道，追剧这件事才能一直轻松下去。
整合海量视频内容资源，提供稳定、高速的视频播放服务。平台不断扩展内容库，为用户带来持续更新的观看体验。。围绕10名国民党立委组团访陆 拜会国台办主任刘结一的讨论持续升温，相关话题的关注度也在不断上升。浦策固表示，打造的一站式视频内容平台，汇聚全网优质资源与热门视频合集。系统持续更新内容库，支持高速播放与多线路解析，提升整体观看体验，让用户随时随地畅享精彩内容。，这一变化值得持续关注。
“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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