AI芯片的互联带宽和外部DRAM访问带宽

在多芯片协同计算场景（如大模型训练、分布式推理）中，系统瓶颈往往从芯片访问自身DRAM的带宽转向芯片间互联带宽。典型场景分析显示：数据并行时梯度同步依赖互联带宽，模型并行时激活值传输同时考验两种带宽，显存扩展场景则使互联带宽成为DRAM的延伸。量化对比表明，商用系统中互联带宽（如PCIe5.0的128GB/s）通常远低于HBM3内存带宽（3.35TB/s），成为主要瓶颈。判断标准在于通信/计算比和

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