待验证50% 置信事实精确时间
GPU显存带宽的增长长期落后于算力增长，导致注意力这类操作的实际耗时往往由数据在HBM与片上SRAM之间的搬运决定，而非纯计算量。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/26
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相关事实
待验证GPU HBM访问延迟最低但容量有限成本最高，CPU DRAM容量更大但访问需经过PCIe总线延迟显著增加，不同层级之间的带宽差距往往达到一个数量级以上78% 相似待验证GPU实例的自动扩缩容比普通Web服务复杂，因为模型加载慢、GPU资源稀缺且昂贵74% 相似已验证对于现代CPU和GPU而言，内存带宽往往是推理速度的真正瓶颈，而非计算单元的算力本身，因此量化能带来速度提升74% 相似待验证模型权重完整驻留在GPU显存中可避免显存换入换出开销，而超过GPU显存容量的模型需要在CPU和GPU之间搬运数据导致延迟显著上升74% 相似待验证自回归推理是memory-bound（内存带宽受限）问题，因为batch size通常为1时算术强度极低，GPU大部分时间在等待数据搬运74% 相似
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