AI 芯片与光子学推动热管理复杂度攀升
Semiconductor Engineering 在 Design Automation Conference 上与 Synopsys、Silvaco、Vinci、Keysight EDA 和 Siemens EDA 专家探讨热量对光子学的影响。
#算力基础设施
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SK hynix 内存技术AI 评分3737 AI 生态系列：真正的瓶颈是数据而非算力——KAIST 刘浩俊教授解读
SK hynix 的 AI 生态系列文章指出，随着 AI 从预训练转向推理和 agentic AI，系统瓶颈正从 GPU 算力转移到数据的位置与流动。1994 年 Wulf 和 McKee 提出的 memory wall 正在成为现实：AI 加速器算力已达 petaflops 级，但内存读取速度跟不上，大量计算单元因等数据而闲置。应对方向是提升内存带宽或将内存靠近处理器。