1. 内存带宽和容量限制：GPU在处理大规模深度学习模型时，内存带宽和容量成为显著瓶颈。例如，Transformer模型的参数数量呈指数级增长，而单个GPU的内存扩展速度较慢，导致内存墙问题日益突出。传统的GDDR内存平面封装限制了数据传输速度，而HBM内存技术虽然提供了更大的带宽，但其成本和技术复杂性较高。
2. 互联技术滞后：随着GPU性能的提升，传统的PCIe接口带宽已难以满足日益增长的数据传输需求。Nvidia开发了NVLink和Infiniband等高速互联技术，但这些技术仍存在局限性，行业也在寻求替代方案。
3. 存储技术滞后：高带宽内存（HBM）是解决存储瓶颈的关键技术之一，但其发展速度未能跟上GPU性能的提升。例如，尽管HBM3E产品已经推出，但整体存储技术的进步仍不足以完全支持高性能计算的需求。
4. 功耗问题：GPU在深度学习和机器学习中的功耗显著增加，成为进一步发展的瓶颈。研究者通过优化算法和管理策略来降低功耗，但仍需更多创新以实现更高的能效。
5. 供应链和产能限制：全球对GPU的需求激增，导致供应链紧张。台积电的先进封装产能不足是限制GPU出货量的主要因素之一。
6. 架构和编程挑战：GPU架构的复杂性和编程难度较高，尤其是在开发可扩展并行性应用程序时。CUDA等编程模型虽然有效，但在处理非数据并行算法时表现不佳。
7. 硬件和生态系统的不匹配：国产GPU在高精度浮点计算能力和生态系统建设方面与国际先进水平存在差距，这限制了其在高端市场的应用。
GPU技术的瓶颈涉及多个层面，包括硬件设计、存储和互联技术、功耗管理以及供应链问题。未来的发展需要在这些方面进行综合性的突破和优化。
