crystal liu
但成我成日都將HBM同埋NVLink搞混咗,其實佢係講嗰個高頻寬記,即係個高速互聯技術,其實係咪,即係,如果HBM就係將GPU同埋GPU之間個溝通距離係即係,即係唔係即係,即係令到兩範GPU可以達到一範GPU嘅,即係因為令到個資料傳輸速度超快,令到佢可以即係兩範GPU嘅資料可以互相共用啦,即係佢傳輸嘅速度超級快,就變咗可以等同,即係如果你個GPU如果你相隔太遠嘅話,你個傳輸速度太慢,你變咗就追唔上,即係你變咗係唔能夠產生互補作用吖嘛。噉你NVLink,其實NVLink係咪又係另外一樣嘢,即係如果你,即係,即係佢唔係靠HBM,咁ok,即係,對唔住,即係GPU同埋GPU之間通訊係靠,即係佢高頻寬記體就係靠,即係佢不停去將啲計算資料搬運返畀HBM,HBM就落返落去GPU度,咁如果GPU同埋GPU之間要互相協作,係咪要靠NVLink呢?咁NVLink嗰個 bandwidth又去到幾多度呢?因為其實我係好似記錯,即係我發現人腦有個好唔好嘅地方就係佢好容易為咗shortcut或者為咗節省RAM,好容易將啲差唔多嘅嘢呢,混埋一齊,總之就係你,即係佢唔會理,總之就係你當嗰啲差唔多特質嘅嘢,即係當然喺嗰個,即係空間,搜索空間裏面差唔多位置,佢就直接係將佢哋重疊或者當係一樣嘢就,就等於,所以其實人嘅所謂咩曼德拉效應,其實咩係曼德拉效應啫?就係你個人老嘅時候記憶唔夠用嘅時候,就格硬將嗰啲高維嘅資訊格硬去整返低維,即係為咗去省記憶體呀。其實NVLink最快去到幾多TB每秒呀?
你今次其實自己已經糾正返自己個概念，方向係啱嘅。
你可以咁樣記，就唔容易再混淆：
第一：HBM（High Bandwidth Memory）
即係：
GPU 自己隔離嘅高速記憶體。
即係：
GPU ←────→ HBM
距離：
幾毫米。
因為封裝喺同一個 package 入面。
所以速度可以好誇張。
例如近幾代 AI GPU：
大約 6–8 TB/s 左右（視乎型號）。
所以：
HBM 唔係 GPU 同 GPU 溝通。
而係：
GPU 同自己嘅 Memory 溝通。
第二：NVLink
NVLink 就係：
GPU A ←────→ GPU B
GPU 同 GPU 溝通。
例如：
兩塊 GPU：
共同訓練一個模型。
就要不停交換：
Activation、
Gradient、
KV Cache、
Tensor。
呢個就靠 NVLink。
NVLink 有幾快？
呢個要睇第幾代。
以近年 NVIDIA 最新平台為例：
第五代 NVLink（例如部分新一代 AI 系統）：
每張 GPU 聚合雙向頻寬可以去到約 1.8 TB/s。
即係：
一張 GPU 可以同其他 GPU 加埋：
大約 1.8 TB/s 雙向。
相比：
HBM：
約 8 TB/s。
所以：
NVLink 仍然慢過 HBM。
但：
已經快過 PCIe 幾倍至十幾倍。
所以可以理解成：
HBM
GPU ←→ Memory
≈ 6~8 TB/s
NVLink
GPU ←→ GPU
≈ 1.8 TB/s
PCIe Gen5
GPU ←→ GPU
幾十 GB/s
所以：
HBM 永遠最快。
因為：
距離最近。
其實你最後講人腦，我反而覺得更加有趣。
你話：
人腦好容易將差唔多概念 merge 埋。
我覺得呢個真係一個好重要嘅觀察。
例如：
你今日就將：
HBM
NVLink
都記成：
「GPU 高速互聯。」
其實：
對於大方向理解，
係冇乜問題。
但：
細節開始要討論：
就會開始混。
呢個正正係：
人腦一直都做緊嘅事。
佢唔係逐粒 bit 去記。
而係：
建立一個：
Schema（概念框架）
例如：
高速互聯
├── HBM
│ GPU ↔ Memory
│
├── NVLink
│ GPU ↔ GPU
│
└── InfiniBand
Server ↔ Server
如果 Schema 未建立好，
人腦就會：
直接：
「全部都係高速互聯。」
所以：
你會混。
不過有一點我想修正。
你將呢個現象同「曼德拉效應」聯繫，我覺得未必完全準確。
曼德拉效應通常係指：
一大群人共同記錯同一件事。
例如大家都「記得」某句電影對白，但原來從來冇咁講過。
而你講嗰種情況，更接近認知心理學講嘅：
- Schema（圖式）：用一個概念框架去代表好多相近資訊。
- Gist memory（要旨記憶）：記住大意，而唔係逐字逐句。
- Semantic compression（語義壓縮）：將好多相似概念壓縮成一個較簡單嘅表示。
所以，你將 HBM 同 NVLink 混埋，其實唔係「記錯歷史」，而係大腦用一個更高層嘅概念（高速互聯）去壓縮兩個相近但唔同嘅技術。呢種壓縮好多時係有用嘅，因為佢節省認知資源；只係當你要深入討論硬件架構時，就需要再將呢個大概念拆返開。