在DDR3及更早的内存中，虽然一个内存芯片内部也划分了多个Bank（可以理解为独立的内存子阵列），可以在不同Bank之间进行流水线操作，但同一时刻只能有一个Bank在进行数据读写。当控制器要访问一个Bank时，必须经历一系列的命令（激活、读写、预充电），在此期间，其他已经准备好的Bank也必须等待，这形成了性能瓶颈。

在conda 虚拟环境中使用 python 的 pip install transformers报错处理 (当前使用的是python3.7.13)(分析可能的原因是依赖包冲突，导致依赖包冲突的原因可能是缺失关键包，版本兼容等问题)由于Hugging Face的transformer依赖包是封装比较完整的包，安装导致的缺失关键包，可能是conda虚拟环境的Python版本优化了部分包。