训练 vs 推理，谁更挑内存带宽
训练 vs 推理，谁更挑内存带宽
训练：计算与带宽都吃紧
训练既要算梯度又要搬权重和激活，是典型的高算术强度加高带宽需求混合负载。单步里矩阵乘（GEMM）算术强度高，能比较充分地用上 HBM 带宽；但优化器状态、梯度同步、激活重算又会频繁访问内存，整体带宽占用极高。
推理的隐藏瓶颈
推理里最吃带宽的是 token 生成：每生成一个 token，都要把全部模型权重从显存读一遍。对 LLM 来说，这就是纯粹的「带宽 ÷ 权重字节数 = 每秒 token 数」。权重不随序列长度增长，所以 prefill 阶段偏计算、decode 阶段几乎完全受带宽约束。
实测上，从 A100（2.0 TB/s HBM2e）换到 H100（3.35 TB/s HBM3），大模型推理加速约 1.5–2 倍；再加到 H200（4.8 TB/s）又有一截提升，尤其长上下文时 KV cache 变大会进一步放大带宽价值。
结论先给
如果问谁更挑带宽，推理（尤其自回归 decode）往往更纯粹、更敏感，因为它几乎是线性地「带宽换 token」。训练虽然总带宽需求大，但靠批大小和算术强度还能摊一摊。CPU 上做推理或 offload 时，DDR5 那 77–300 GB/s 的带宽会立刻成为天花板。
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