AI算力跃升背后，内存瓶颈正加速扩大

在近日于美国斯坦福大学举行的Hot Chips 2026学术峰会上，美光公司高带宽内存（HBM）设计架构负责人拉古·斯里拉马内尼提出警示：当前半导体领域面临的‘内存墙’问题不仅未见缓解，其严重程度可能正在加深。

算力增速远超内存扩展，性能鸿沟持续拉大

斯里拉马内尼分析指出，现代AI加速器的运算能力每两年可实现约三倍增长，而支撑其运行的高带宽内存性能同期提升幅度尚不足两倍。这种不匹配导致计算单元无法充分获取数据，形成显著的吞吐瓶颈。

重构系统架构或成突破内存限制的关键路径

他进一步强调，仅靠提升单个组件性能已难以应对挑战，未来必须打破传统计算单元与存储模块之间的界限，探索融合式、近存计算等新型架构设计，方有望真正跨越内存墙的制约。