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。
日韩一级黄色录像网络传播现状调查：监管难题与治理路径
近年来，随着跨境网络传输技术的发展和短视频、社交平台的普及，所谓「日韩一级黄色录像」类内容在网络空间中的传播呈现出渠道隐蔽化、形式碎片化的特点。这类内容通常以境外服务器为存储载体，通过社交群组、网盘分享、加密链接等方式进行扩散，部分平台甚至借助算法推荐机制实现二次传播。调查发现，此类内容的传播链条往往涉及境外内容源、境内分发节点和终端用户三个环节，中间环节多利用技术手段规避关键词过滤，给监管工作带来较大挑战。与此同时，部分网民法律意识淡薄，误认为「仅观看不传播」不构成违法，实际上根据我国相关法律法规，制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品均属违法行为，情节严重的将追究刑事责任。
从传播特征来看，日韩一级黄色录像类内容的受众群体呈现一定的圈层化倾向，部分内容以「影视资源」「海外剧集」为幌子进行伪装，降低用户的警惕性。平台内容审核面临技术与人力的双重压力：一方面，境外内容源的编码格式、文件命名方式不断变化，传统关键词过滤难以全面覆盖；另一方面，海量信息环境下人工审核成本高昂，部分中小平台审核机制不健全，存在漏审、迟审现象。此外，此类内容对未成年人的潜在危害尤为突出，青少年在网络探索过程中一旦接触此类信息，可能对其身心健康和价值观形成产生负面影响，这也成为社会关注的焦点。
针对上述问题，监管部门持续开展专项整治行动，依法打击传播淫秽色情信息的违法犯罪行为，并推动平台落实主体责任。多家互联网企业已建立内容安全审核体系，运用图像识别、视频指纹比对等技术手段提升拦截效率，同时完善用户举报机制，形成社会共治格局。法律层面，我国网络安全法、未成年人保护法等法律法规对淫秽色情信息的传播作出了明确规制，为执法提供了依据。业内专家建议，治理此类问题需坚持技术拦截、法律惩处与教育引导并重：技术层面持续优化识别模型，提升对变体内容的发现能力；法律层面加强跨境协作，压缩境外内容源的生存空间；教育层面加强网络素养宣传，引导网民自觉抵制不良信息。
值得注意的是，网络空间治理是一项长期系统工程，单靠某一环节的努力难以根治问题。平台企业应进一步完善内容审核流程，加大对隐蔽传播渠道的监测力度；家庭和学校应加强对未成年人的网络使用引导，帮助其建立健康的上网习惯；广大网民也应增强法律意识，不点击、不下载、不传播来源不明的可疑内容，发现违法信息及时向平台或监管部门举报。只有形成政府监管、平台自律、社会监督、用户自觉的多维合力，才能有效遏制日韩一级黄色录像等不良内容的传播蔓延，共同营造清朗有序的网络环境。
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“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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