AI 推理芯片正成为大模型时代的核心基础设施,其技术重心已从单纯的算力堆叠转向对内存带宽的极致追求。SRAM 凭借远超 HBM 的带宽性价比,成为推理芯片架构设计的关键介质,尽管其面临容量受限的挑战。Groq 与 Cerebras 等公司通过编译器静态调度与晶圆级设计等不同路径,尝试解决集群通信与系统效率瓶颈。随着推理任务中思维链与 Agent 应用的普及,推理速度直接决定了模型在单位时间内处理复杂逻辑的能力。未来 AI 基础设施将向异构系统演进,通过软硬件协同优化,在满足确定性时间约束的前提下,实现单位成本下模型智能水平的最大化。
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