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聚焦智能体产业化，“智在灵玑”论坛在京举办,聚焦智能体产业化，“智在灵玑”论坛在京举办_我的网站

A |     8月24日消息，美光HBM设计架构研究员拉古·斯里拉马内尼在8月23日斯坦福大学举办的Hot Chips 2026半导体会议上警告，内存墙依然存在，且情况还在恶化。          所谓内存墙，是指GPU速度不断提升，但存储数据的高带宽内存却无法跟上其速度而导致的瓶颈。    　　北京8月21日电 (陶思阅)“智在灵玑”智能体产业协同发展论坛近日在北京举办。    会议展示的最新HBM封装技术上，两颗GPU与八颗12层HBM4集成于一体，其中约90%半导体面积都用于存储，存储面积是GPU的8倍多。

B | 芯片内部空间几乎全被存储占据，这正是用面积换带宽所付出的代价，也是内存墙问题日益严峻的直观体现。论坛围绕智能体技术创新、新型基础设施等议题展开研讨，致力于推动算力、模型、工具与行业场景衔接，助力智能体产业协同创新。     拉古指出，AI加速器计算性能以每两年3倍速度发展，但同期HBM发展速度不到每两年2倍。这解释了高带宽内存为何还是喂不饱GPU，无论计算设备速度多快，数据通道狭窄终将因供给过慢而停滞。

C |     硬件上，当前HBM制造相同存储容量消耗的晶圆数量约为普通DDR5的3倍。　　据介绍，当前，智能体已迈向产业化落地阶段。拉古强调，技术升级越快芯片尺寸越大、堆叠层数越多，这一差距还在扩大，内存行业将持续面临短缺。智能体要实现自主执行、业务协同，不仅依靠模型能力，还需打通工具调用、数据互联、权限管控、多智能体协作等全流程环节。在真实业务场景中，接口分散、复杂任务难落地、治理体系缺失、运行不稳定等问题普遍存在。　　海光信息总裁助理郑武军介绍，智能体产业化同时涉及模型推理、数据处理、工具调用、业务逻辑和持续调度，需要依托开放生态网络串联上下游资源。　　通明湖中心主任谢涛也表示，智能体规模化落地遇到的这些问题，属于产业走向企业级应用过程中产生的共性难题，需要一个面向智能体的“运行底座”。　　谢涛补充道，“运行底座”不是传统操作系统的替代品，而是连接模型、数据、工具和计算资源的系统能力层基础设施。     散热方面，HBM是多层堆叠结构，底层产生的热量最多，但热量必须穿透所有堆叠层才能到达顶部的冷却系统，这使得散热效率大打折扣，液冷和芯片超薄技术正提供解决方案。    拉古表示，HBM的挑战需要内存厂商、GPU设计商、代工厂和封装厂商共同协作才能解决。                   

。它可为智能体稳定运行、协同调度和安全治理提供系统支撑，并推动智能体从单点项目走向可复制的规模化应用。　　与会人员达成共识：智能体产业化已进入系统能力构建的关键阶段，下一步，各方将持续深化技术共研与生态协作，合力推动智能体产业高质量发展，为数字经济与实体经济深度融合注入新动能。　　据悉，本次论坛由北京通明湖信息技术应用创新中心、北京信息化协会信息技术应用创新工作委员会主办，海光信息承办。

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Published on:11:46:03