DRAM and Memory System(DRAM 与内存系统)

CPU Cache 之上是 Memory Hierarchy and CacheDRAM/HBM 是层次最底、容量最大、也是 AI 时代带宽瓶颈所在。Hennessy & Patterson 内存墙:DRAM 延迟 ~1.05×/年 vs 算力 ~1.5×/年(历史)→ 绝大多数 AI workload 带宽受限

DRAM 物理与层次

Channel → DIMM/Rank → Chip → Bank → Row → Cell (1T1C)

访问时序(DDR5-6400 量级):

参数典型含义
t_RCD~14 ns行选通 → 列选通
t_RP~14 ns行预充电
t_CAS (tCL)~16 ns列选通 → 数据
t_BURST~5 ns突发传输
场景延迟
冷启动 / 跨行t_RP + t_RCD + t_CAS + Burst ≈ 49 ns
Row Buffer 命中t_CAS + Burst ≈ 21 ns(~4× 差距)

Row Buffer 命中率由访问顺序决定(硬件被动);不同于 Cache 可通过替换策略优化——推理 KV 访问模式差时命中率仅 ~30–50%。

带宽与并行

带宽 = 数据速率 (MT/s 或 GT/s) × 总线宽度 (bit) ÷ 8
类型峰值带宽(示例)
DDR5-6400 单通道51.2 GB/s
DDR5-6400 双通道102.4 GB/s
HBM3 单 stack (1024b @ 6.4 GT/s)819.2 GB/s
H100(5× HBM3 stack)3350 GB/s

三层并行:Channel(粗)→ Rank(中,交错隐藏 precharge)→ Bank(细,16–32 bank/rank)。单 bank 等效 ~2.1 GB/s;需多 bank 并行才能打满通道。

HBM:TSV 垂直堆叠 8-Hi/12-Hi,1024-bit 宽接口——在 die perimeter 受限下突破带宽;见 3D-Stacked AI Chip

内存墙与 Roofline

H100 FP16:1979 TFLOPS / 3350 GB/s → Ridge Point ≈ 590 FLOPS/byte

工作负载算力强度瓶颈
GPT-3 175B 训练 forward~30带宽
LLM 推理 / Diffusion~50带宽
GPT-3 单 token 推理~590临界

算力强度 < Ridge Point → memory-bound(与 Prefill-Decode Resource Divergence decode 阶段一致)。100 TFLOPS @ 50 FLOPS/byte 需 2 TB/s——DDR5 双通道远不够,必须 HBM 或片上 SRAM。

WSE:用 SRAM 绕过 DRAM

H100 HBM3WSE-3 片上 SRAM
容量~80 GB~40 GB
带宽~3.35 TB/s~21 PB/s
带宽/容量~42 GB/s per GB~525,000 GB/s per GB

无 DRAM、900K PE × 48 KB SRAM;带宽密度比 GPU 高约 12,500×,单 GB SRAM 成本远高于 HBM 但 AI 瓶颈在带宽而非容量——Cerebras WSE / DSA Processor Design Tradeoffs 的核心经济逻辑。

代价:整晶圆面积、良率、显式数据布局(Deterministic Execution)。

相关页面

Citations

[1] arch-study-30d-day-17.md — H&P Ch.2 内存技术(Day 17)