什么是AI推理中的“内存墙”？
随着AI计算能力和模型规模快速增长，内存容量、带宽和数据搬运效率没有同步提升，越来越多时间和能耗花在数据移动而非计算上，形成“内存墙”。
我和我的 AI 手机吃了 3 顿饭
资讯摘要
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AI 摘要
文章以米其林餐厅“潮1/2”作比喻，解释AI推理中的“内存墙”问题：数据搬运而非计算成为瓶颈。高通提出HBC近存计算，并在下一代骁龙平台强化Oryon CPU、FlexCache、Adreno Matrix Cores、18MB HPM及Hexagon NPU共享内存，目标是为AI智能体手机提供异构计算架构。
AI 问答
高通的HBC技术是什么？
HBC（高带宽计算）是一种近内存计算架构，把计算单元放到内存附近，减少数据与计算之间的搬运，从而加速AI并降低功耗，类似把餐桌搬到厨房旁边。
下一代骁龙平台针对AI智能体手机有哪些关键设计？
包括最高5GHz的Qualcomm Oryon CPU、FlexCache可扩展缓存、Adreno Matrix Cores与18MB HPM显存、Hexagon NPU的Element Accelerator和更大共享内存，并引入MoE端侧架构，实现CPU、GPU、NPU等异构分工。
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