视频生成算力新选择：SmarCo GC3如何绕过“存储墙”这道硬门槛

大模型生成视频，正在成为这个算力饥渴时代最典型的应用场景之一。一段由AI生成的1080P视频，背后往往是数十亿参数神经网络的反复迭代，是海量张量运算在时空维度上的密集交织，也是无数像素数据在芯片与存储之间的辗转奔袭。对于大多数创作者而言，按下"生成"按钮之后等待渲染完成的焦虑，以及不断攀升的GPU集群账单，几乎已经成为一种常态。这场无声的算力战争背后，一个结构性的困境正在浮出水面——传统芯片架构下，算力的大头消耗在了"搬运"而非"计算"上。存储墙：视频生成绕不开的硬约束视频生成场景的算力特征与静态图像处理截然不同。扩散模型、视频大模型等任务不仅涉及海量张量的矩阵乘法，还涉及时序建模、多帧依赖和长序列的上下文理解。在冯·诺依曼架构的GPU上，这些运算遵循"取指-译码-执行-写回"的控制流逻辑。参数和中间特征图在显存与计算核心之间来回搬运，算完再搬回去。问题在于，这种"搬运-计算-搬运"的模式

原文：雷峰网