模型算术强度分析：Memory Wall 对大模型训练吞吐量的制约 大家好，今天我们来深入探讨一个在大模型训练中至关重要，却又常常被忽视的概念：算术强度（Arithmetic Intensity）。理解算术强度以及它与硬件性能的交互，能帮助我们更好地理解 Memory Wall 对大模型训练吞吐量的制约，从而更有针对性地进行模型优化和硬件选择。 1. 什么是算术强度？ 简单来说，算术强度衡量的是计算操作数量与内存访问数量的比率。更正式地说： 算术强度 = 计算操作数 / 内存访问量 这个比率越高，意味着算法执行过程中，每从内存中读取一次数据，就能进行更多的计算。高算术强度的算法更倾向于受到计算能力的限制，而低算术强度的算法更容易受到内存带宽的限制。 举个例子，考虑两个操作： 向量加法： c = a + b (a, b, c都是向量) 矩阵乘法： C = A * B (A, B, C都是矩阵) 对于向量加法，我们需要读取 a 和 b，然后将它们相加，并将结果写入 c。 假设向量长度为 n，那么计算操作数是 n（n次加法），内存访问量是 3n（读 a, 读 b, 写 c）。 算术强度约为 …
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