HBM 4，好在哪裏？ - asiasworldcity.hk

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如果您希望可以時常見面，歡迎標星收藏哦~來源：內容編譯自cadence，謝謝。JEDEC 近期發佈的 HBM4 規範對 AI 訓練硬件開發者來說是個好消息。HBM4 是快速發展的高帶寬內存 (HBM) DRAM 標準的最新規範，據 JEDEC 稱，HBM4 可提供 2TB/s 的內存性能和高達 64GB（32Gb 16 位高）的更高密度。JEDEC 的新聞稿指出：“HBM4 帶來的進步對於需要高效處理大型數據集和複雜計算的應用至關重要，包括生成式人工智能 (AI)、高性能計算、高端顯卡和服務器。”大型語言模型 (LLM) 數據集呈指數級增長，而當前的 CPU 和 GPU 性能通常受到可用內存帶寬的限制。由於存在這種“內存壁壘”，HBM 憑藉其卓越的帶寬、容量和內存效率，已成爲生成式 AI 訓練的首選內存。HBM4 基於 HBM3（和 HBM2E）標準構建，後者廣泛應用於數據中心的 AI 訓練硬件。HBM4 的內存帶寬比 HBM3 提升了 2 倍。帶寬的提升是通過將頻率提升至 8Gb/s（HBM3 爲 6.4Gb/s）並將數據位數翻倍至 2048 位（HBM3 爲 1024 位）來實現的。總帶寬現已提升至 2TB/s，滿足 AI 訓練硬件的需求。除了帶寬之外，HBM4 標準還解決了數據中心的關鍵問題，包括 LLM 數據集不斷增長的規模、可靠性和內存效率。爲了支持這些不斷增長的數據集，HBM4 提供了額外的容量，支持高達 16 層的 DRAM 堆棧配置，每個堆棧的芯片密度爲 24Gb 或 32Gb。芯片密度（32Gb）和堆棧（16 層高）的最大組合可提供 16x32Gb 或 64GB 的總立方體密度。爲了解決可靠性、可用性和可服務性 (RAS) 問題，HBM4 採用了直接刷新管理 (DRFM)，以更好地緩解行錘擊 (Row Hammer)。最後，爲了提高內存效率，HBM4 將支持的通道數增加到 32 個，每個通道有兩個僞通道，從而爲不同的數據類型提供更大的靈活性。HBM4 的帶寬優勢也伴隨着將 2048 個數據位（加上控制位）路由到處理器的挑戰。與 HBM3 一樣，路由這些信號需要某種中介層技術。硅中介層是最常見的，需要額外的信號層和接地層來容納增加的位數。爲了充分利用這些高數據速率和更寬的數據總線，中介層的設計對系統性能至關重要。正確的信號和接地佈局對於實現強大的信號完整性和電源完整性 (SI/PI) 至關重要，從而減輕信號串擾等影響。HBM4 的主要特點HBM4 旨在滿足下一代計算的需求，它提供了幾個突出的關鍵特性：更高帶寬：HBM4 支持更快的數據速率，使其每秒能夠處理更大的數據傳輸量。DDR4 可提供高達每模塊 25.6 GB/s 的速度，而 HBM4 則提供超過每堆棧 1 TB/s 的帶寬。這對於需要快速訪問海量數據集的工作負載至關重要。更高的內存密度：與通常使用分散在主板上的獨立模塊的 DDR 內存相比，HBM4 採用垂直堆疊架構，可在更小的物理佔用空間內實現更高的內存密度。這種堆疊結構使 HBM4 能夠在單位面積上封裝更多內存，從而在單個封裝中提供數 GB 的內存容量，而 DDR 內存則受空間限制，每個模塊的總內存容量有限。這有利於空間和功耗效率至關重要的系統，例如 GPU、CPU 和AI 加速器。能源效率：HBM4 的主要優勢之一是其高能效。通過採用垂直堆疊內存芯片並縮短內存與處理單元之間的距離，HBM4 可在提供更快性能的同時降低功耗。在同等帶寬下，HBM4 的功耗通常比 DDR4 低 40% 至 50%。HBM4的應用HBM4 在人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 應用中發揮着關鍵作用，這些應用需要高速處理海量數據集。AI 模型需要海量內存進行訓練和推理，而 HBM4 更高的內存帶寬可以加快數據處理速度，從而提升 AI 加速器的性能。實時訪問和分析數據的能力對於開發高級算法和應用程序至關重要，這使得 HBM4 成爲自動駕駛、醫療保健和自然語言處理等行業中使用的高性能AI 系統的重要組成部分。在高性能計算(HPC) 和科學模擬領域，HBM4 對於需要大規模計算的應用至關重要，例如天氣建模、基因組研究和流體動力學模擬。這些任務需要並行處理海量數據，而 HBM4 的高帶寬能夠顯著加速計算速度，減少內存瓶頸。HBM4 能夠加快處理器和內存之間的數據傳輸速度，從而提升超級計算機和HPC 集羣的效率和可擴展性，使其能夠更快地解決複雜問題。此外，遊戲、3D 渲染和虛擬現實 (VR) 中使用的圖形處理單元 (GPU) 也從 HBM4 中受益匪淺。現代 GPU 需要極快的內存來處理高清紋理、實時光線追蹤和沉浸式 VR 環境。HBM4 的高內存密度和帶寬可實現更流暢的圖形性能和更細緻的渲染，使其成爲高要求視覺應用的理想選擇。此外，建築、工程和電影製作等行業可以依賴 HBM4 增強型 GPU 進行高質量的視覺模擬和 3D 內容創作。HBM4 部署面臨的挑戰雖然 HBM4 的性能優勢令人印象深刻，但其部署也面臨着諸多技術和財務挑戰，這些挑戰可能會影響其在不同行業的應用。以下是將 HBM4 集成到現代計算系統時面臨的一些主要障礙：生產成本相對較高：HBM4 的先進架構，包括垂直堆疊和硅通孔 (TSV)，與傳統內存解決方案相比，其製造成本更高。複雜的系統集成：HBM4 需要放置在靠近 CPU 或 GPU 的位置，通常需要重新設計系統，並使製造商的集成更加困難。熱管理問題：由於數據傳輸率高，HBM4 會產生更多熱量，需要複雜的冷卻系統來防止過熱並確保穩定的性能。可用性有限：鑑於其成本和複雜性，HBM4 通常用於高端應用，限制了其在對成本更敏感的消費或商業產品中的使用。製造可擴展性：由於 HBM4 設計複雜，大規模生產 HBM4 可能具有挑戰性，這可能會影響供應鏈並導致生產交貨時間更長。HBM4 的工作流程優勢HBM4 的一大優勢在於其支持高級多任務環境的能力。在雲計算和數據中心等多箇高要求應用程序同時運行的系統中，HBM4 能夠加快 CPU 和內存之間的數據處理速度，從而減少傳統上拖慢運行速度的瓶頸。這對於運行多箇虛擬機或複雜工作流程的企業尤其有利，因爲 HBM4 有助於確保更流暢的性能和更快的響應時間，最終提高生產力。HBM4 的另一箇關鍵優勢在於其緊湊的設計。垂直堆疊的內存層可在佔用更少物理空間的情況下實現更高的內存密度。這種緊湊的外形尺寸非常適合空間有限的高性能系統，例如邊緣計算設備、移動設備和便攜式 AI 系統。能夠在更小的空間內集成更多內存，且不犧牲工作流程性能，這爲系統設計提供了更大的靈活性，併爲更先進、空間受限的硬件應用打開了大門。HBM4 的未來趨勢隨着計算需求的持續增長，HBM4 的未來發展方向可能將側重於與量子計算和下一代 AI 加速器等新興技術的深度融合。隨着更先進處理器的發展，HBM4 的高帶寬和高能效將在支持這些創新方面發揮越來越重要的作用。此外，HBM 的未來版本可能會以更高的內存密度、更強大的性能和更佳的能效突破極限，使 HBM4 及其後續產品成爲自動駕駛系統、8K 視頻處理和實時大數據分析等行業突破的關鍵。持續降低生產成本和簡化系統集成的努力，也有望推動其在更多商業和消費市場中的廣泛應用。半導體精品公衆號推薦專注半導體領域更多原創內容關注全球半導體產業動向與趨勢*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅爲了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯繫半導體行業觀察。今天是《半導體行業觀察》爲您分享的第4105期內容，歡迎關注。『半導體第一垂直媒體』實時專業原創深度公衆號ID：icbank喜歡我們的內容就點“在看”分享給小夥伴哦

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