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。
朴载相妻子是谁？揭秘鸟叔背后的低调贤内助
提到韩国歌手朴载相，大多数人第一时间想到的是那首火遍全球的《江南Style》和标志性的“骑马舞”。但很少有人知道，这位被中国网友亲切称为“鸟叔”的顶流歌手，早已步入婚姻多年。那么，朴载相妻子究竟是谁？她就是韩国大提琴演奏家刘慧妍。与丈夫的高调舞台形象不同，刘慧妍极少出现在公众视野中，堪称韩娱圈最低调的明星妻子之一。两人结婚十余年，感情稳定，几乎没有负面绯闻，是圈内公认的模范夫妻。
刘慧妍出生于韩国一个颇有艺术氛围的家庭，自幼学习大提琴，毕业于知名的音乐院校，曾作为大提琴手活跃于古典音乐舞台。她与朴载相的相识并非娱乐圈式的“闪恋”，而是通过熟人介绍结缘。据韩国媒体报道，两人在正式交往前已相识一段时间，彼此欣赏对方的性格与生活态度。2012年，朴载相与刘慧妍举行婚礼，当时《江南Style》尚未发布，朴载相还未迎来事业最巅峰。可以说，刘慧妍是在丈夫成名之前就选择与他携手的人，这段感情也因此被外界视为“患难与共”的真实写照。
婚后的刘慧妍几乎完全淡出公众视野，把重心放在家庭上。朴载相曾在综艺节目中罕见提及妻子，坦言对方性格安静、不喜欢曝光，自己也非常尊重她的选择。正因如此，网上关于“朴载相妻子”的照片和资料十分有限，不少好奇的网友甚至会误传其他女性的照片。事实上，刘慧妍偶尔被媒体拍到时，多以素雅装扮出现，举止得体，与舞台上张扬搞怪的朴载相形成鲜明反差。这种“一个在台前、一个在幕后”的分工，反而让两人的婚姻更加稳固。
近年来，朴载相在音乐事业之外也涉足经纪公司经营，工作节奏依然繁忙，但只要谈及家庭，他总是表现出珍惜与感恩。韩媒曾报道，朴载相妻子刘慧妍在丈夫事业低谷与高峰期都保持一贯的低调支持，从不在社交平台借丈夫名气炒作自己。这种克制与分寸感，恰恰是许多明星配偶难以做到的。对于关注“朴载相妻子”的粉丝来说，了解得越多越会发现：这段婚姻的可贵之处，不在于轰轰烈烈的爱情故事，而在于长久以来的相互尊重与默契陪伴。也正因如此，朴载相妻子刘慧妍虽然信息不多，却始终是韩娱圈里被称道的那一类“贤内助”。
致力于构建高质量视频内容生态，整合全网热门资源与实时更新内容。平台支持多终端同步观看，并提供多线路播放方案，确保用户获得更流畅的体验。围绕中国军校丨对话2023：遇见更好的自己的讨论持续升温，相关话题的关注度也在不断上升。屈毅怡表示，在平台中，用户可获取最新影视与视频资源更新，内容覆盖范围广泛。系统支持多线路解析与快速加载，确保播放过程稳定流畅。，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。
了解更多相关内容：“老市场、老红木”大红酸枝专场特惠节活动即将盛大开启·基于的视频内容平台，持续更新海量资源库，涵盖多种类型的视频内容。用户可通过简单操作快速访问所需内容，同时享受高清无卡顿播放体验。