目录

🔍 一、两种带宽的角色对比

🧩 二、多芯片场景下的典型通信模式

场景 1：数据并行（Data Parallelism）

场景 2：模型并行（Tensor/ Pipeline Parallelism）

场景 3：显存扩展（Memory Pooling / NVMe offload）

📊 三、量化对比：谁更可能成瓶颈？

✅ 四、如何判断你的系统瓶颈在哪？

1. 通信量 vs 计算量比高吗？

2. 互联带宽是否接近或小于 DRAM 带宽？

🎯 终极结论

---

在多芯片协同场景（如大模型训练、分布式推理）下，瓶颈通常从“芯片访问自身 DRAM 的带宽”转移到“芯片间互联带宽”，但两者都可能成为瓶颈，具体取决于系统架构和工作负载。

下面我们深入分析：

---

🔍 一、两种带宽的角色对比

带宽类型	作用	典型值（2024–2025）
1. 芯片 ↔ 自身 DRAM 带宽 （Off-Chip Memory Bandwidth）	加载模型权重、激活值、KV Cache 等	- HBM3e: 1.2–1.8 TB/s per chip - DDR5: ~100 GB/s
2. 芯片 ↔ 芯片 互联带宽 （Inter-Chip Interconnect）	同步梯度、AllReduce、模型并行通信、共享激活	- PCIe 5.0 x16: 128 GB/s（双向） - NVLink 4 (NVIDIA): 900 GB/s - AMD Infinity Fabric: ~800 GB/s - 自定义 NoC/光互联（前沿）: >1 TB/s

---

🧩 二、多芯片场景下的典型通信模式

场景 1：数据并行（Data Parallelism）

• 每个芯片持有一份完整模型
• 前向/反向计算独立
• 关键通信：反向传播后做 AllReduce 同步梯度

✅ 瓶颈通常是：芯片间互联带宽
→ 因为梯度数据量 = 模型参数量（如 Llama-70B ≈ 140 GB FP16），必须在所有芯片间高速同步。

📌 例：8 卡 A100 训练 Llama-70B

• 每卡 HBM 带宽：2 TB/s → 足够本地计算
• 但梯度 AllReduce 需要跨卡传输数百 GB 数据
• 若用 PCIe（128 GB/s），通信时间 >> 计算时间 → 严重拖慢训练
• 改用 NVLink（900 GB/s）后，效率提升 3–5 倍

---

场景 2：模型并行（Tensor/ Pipeline Parallelism）

• 模型被拆到多个芯片上（如每层放不同卡）
• 前向时需传递中间激活值（activations）
• 反向时需传递梯度信号

✅ 瓶颈可能是：芯片间互联带宽 + 自身 DRAM 带宽

• 激活值通常很大（如 batch=1024 时，Transformer 激活可达 GB 级）
• 如果互联带宽低 → 激活传输慢 → 后续芯片“饿死”
• 同时，若单芯片 DRAM 带宽不足 → 无法快速加载本分片的权重

📌 例：TPU v4 Pod 使用 3D Torus 互联（~320 GB/s per link） + 32 GB HBM，两者都极高，才能支撑超大规模模型并行。

---

场景 3：显存扩展（Memory Pooling / NVMe offload）

• 单模型太大，放不下所有芯片的 DRAM
• 需通过互联网络访问其他芯片的 DRAM（如 NVIDIA NVLink + Unified Memory）

✅ 此时互联带宽 ≈ 内存带宽
→ 芯片间互联直接决定了“远程内存访问”的速度
→ 互联带宽成为 DRAM 带宽的延伸

⚠️ 若互联带宽远低于本地 DRAM 带宽（如 PCIe vs HBM），则性能暴跌。

---

📊 三、量化对比：谁更可能成瓶颈？

指标	本地 DRAM 带宽	芯片间互联带宽	谁更小？
HBM3 芯片（如 H100）	3.35 TB/s	NVLink 4: 0.9 TB/s	❗ 互联带宽 < DRAM 带宽
普通 GPU（PCIe）	1 TB/s (HBM2e)	PCIe 5.0 x16: 0.128 TB/s	❗ 互联带宽 << DRAM 带宽
高端 AI ASIC（如 TPU v5e）	~2 TB/s	Custom interconnect: ~2 TB/s	✅ 两者匹配

🔥 结论：
在大多数商用多芯片系统中（尤其是基于 PCIe 的），芯片间互联带宽远低于本地 DRAM 带宽，因此成为主要瓶颈。

---

✅ 四、如何判断你的系统瓶颈在哪？

问自己两个问题：

1. 通信量 vs 计算量比高吗？

• 如果每次迭代要传 GB 级数据（如大模型梯度），而计算只花几毫秒 → 互联是瓶颈
• 工具：用 nccl-tests 测 AllReduce 带宽，对比理论值

2. 互联带宽是否接近或小于 DRAM 带宽？

• PCIe 5.0 x16 (128 GB/s) vs HBM3 (3.35 TB/s) → 差 26 倍！ → 互联必成瓶颈
• NVLink 4 (900 GB/s) vs HBM3 (3350 GB/s) → 仍差 ~3.7 倍 → 互联仍是瓶颈，但可接受

📌 行业趋势：
高端 AI 系统（如 DGX, TPU Pod）必须用高速互联（NVLink, InfiniBand, custom NoC），否则多芯片扩展效率极低。

---

🎯 终极结论

场景	主要瓶颈
单芯片 AI 推理/训练	🔥 本地 DRAM 带宽（内存墙）
多芯片协同（数据/模型并行）	🔥 芯片间互联带宽（通信墙）
极端大模型 + 显存池化	🔥 互联带宽 + 远程内存延迟

💡 简单记忆：

• 单打独斗看内存（DRAM）
• 团队作战看网速（互联）