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      存儲,戰火重燃

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      過去一年,全世界的科技公司都在搶購AI芯片,至今供不應求。

      英偉達的產能上不來,很大程度上是因為HBM(高帶寬內存)不夠用了。每一塊H100芯片,都會用到6顆HBM。當下,SK海力士、三星供應了90%的HBM,并且技術領先美光整整一個代際。

      這給了韓國人一個史無前例的機會。


      三星京畿道內存工廠

      眾所周知,內存市場一直保持著三足鼎立的格局。其中,韓國人一家獨大:三星與SK海力士兩家公司,就占去七成市場。但排名第三的美光,仍保有20%以上的市占。雙方打得你來我往,各有勝負。

      這樣的局面,韓國人大抵是不滿意的。上世紀80年代,日本曾攻下了9成以上的存儲器市場;這種壓倒性壟斷,才是韓國半導體的終極夢想。

      因此在2024年初,韓國政府將HBM定為國家戰略技術,并為HBM供應商提供稅收優惠,準備再一次發起沖鋒。

      如今,距離韓國人的夢想照進現實,似乎只有一步之遙了。

      馮·諾依曼的“陷阱”

      韓國人之所以能等來又一次機會,很大程度上得感謝“計算機之父”馮·諾依曼。

      1945年,全球第一臺計算機ENIAC問世在即,馮·諾依曼聯合同事發表論文,闡述了一種全新的計算機體系架構。其中最大的突破在于“存算分離”——這是邏輯運算單元第一次從存儲單元中被剝離出來。

      如果把計算機內部想象成后廚,那么存儲器就是倉庫管理員,而邏輯芯片就是主廚。

      最初,“炒菜”和“管倉庫”的工作,其實都是由同一塊芯片來完成的;隨著“存算分離”的概念被提出之后,計算機才開始設立多個“崗位”,并分別“招募人才”。

      拆分出來的邏輯芯片,最終演變成了如今的CPU與GPU。

      這么做的好處顯而易見:存儲和邏輯芯片各司其職,如流水線一般絲滑,高效且靈活,很快獲得了初代計算機設計者的青睞,并一路延續至今,經久不衰。

      這就是如今大名鼎鼎的馮·諾依曼架構。


      然而,“計算機之父”馮·諾依曼在設計這套架構時,無意間埋下了一顆“炸彈”。

      馮·諾依曼架構如果想要效率最大化,實際有一個隱含的前提:

      即存儲器到邏輯芯片的數據傳輸速度,必須大于或等于,邏輯芯片的運算速度。翻譯成人話就是,倉庫管理員將食材送到后廚的速度,必須比主廚烹飪的速度快。

      然而,現實中的科技樹,卻走上了一條截然相反的道路。

      存儲器明顯跟不上邏輯芯片的迭代速度。以CPU為例,早在上世紀80年代,這種性能失衡已無法忽視。到21世紀前,CPU和存儲器之間的性能差距已經在以每年50%的速率持續增長。


      這就導致,決定一塊芯片算力上限的,不是邏輯芯片的算力,而是內存的傳輸速度。廚師已經嚴重溢出,倉管能送多少食材,決定了后廚能出多少菜。

      這就是現在常說的“內存墻”,即馮·諾依曼所留下的陷阱。

      上個世紀,有人曾試著嘗試改變現狀,一批全新的芯片架構展露了頭角。然而,蚍蜉難以撼樹,相較于圍繞馮·諾依曼架構建立的生態帝國——包括編程語言、開發工具、操作系統等帶來的好處,那一點性能提升,不值一提。

      直到人工智能浪潮洶涌而至。

      新的火種

      以深度學習為基石的人工智能,對算力有著近乎病態的需求。

      OpenAI就曾做過一筆測算:從2012年的AlexNet模型到2017年谷歌的AlphaGoZero,算力消耗足足翻了30萬倍。隨著Transformer問世,“大力出奇跡”已然成為人工智能行業的底層邏輯,幾乎所有科技公司都困于算力不足。

      作為阻撓算力進步的“罪魁禍首”,馮·諾依曼架構很快被推上了風口浪尖。

      AMD是最先意識到問題嚴重性的科技巨頭之一。對此,它采用了一種非?!昂唵未直钡慕鉀Q方案——把存儲器放到離邏輯芯片更近的地方。我把“倉庫”建得離“后廚”近一點,送貨速度不就提上來了么?


      2015年,AMD推出了首款非馮·諾依曼架構的產品

      但在當年,AMD這套方案存在一個致命缺陷。

      過去,存儲通常都通過插槽“外掛”在GPU封裝之外,相當于把倉庫建在郊區。

      然而,AMD為了縮短兩者的距離,打算將存儲器移到和GPU同一封裝內的同一塊載板上。但載板面積十分有限,如同寸土寸金的中心城區。傳統的內存往往面積又很大,仿佛一個特大型倉庫,中心城區顯然建不下。

      至此,HBM開始登上歷史舞臺:它使用了縱向堆疊小型DRAM裸片的方式。

      我們可以把HBM想象成一座高達12層的超小型倉庫。由于倉庫面積小,占地需求大大降低,可以順理成章地搬進中心城區;與此同時,從1樓到12樓,每一層都能存儲數據,所以實際性能并沒有縮水。

      當下,HBM的表面積,只有傳統內存的6%。這項新技術,讓AMD的技術方案得以成功落地。


      于是,AMD向太平洋對岸的SK海力士伸出了橄欖枝。

      2015年,AMD推出GPU Fiji,在一塊芯片載板上排布了4顆HBM,給了業內一個小小震撼。而搭載Fiji的高端顯卡Radeon R9 Fury X,當年在紙面算力上,也第一次超過了英偉達同代的Kepler系列。

      雖然從后續市場表現來看,Fiji是一個失敗的作品,但沒有妨礙HBM的驚鴻一瞥,攪亂一池春水。

      少數人的游戲

      當全球科技公司都開始押注人工智能,撞開了“內存墻”的HBM,也順勢走上時代舞臺的中心。

      然而,只有少數人,能從HBM浪潮中分走蛋糕。當下,HBM即將跨入第四代,牌桌卻始終湊不齊四個人。截至2023年,有能力生產HBM的廠商仍然只有三家:SK海力士、三星、美光。遺憾的是,這個局面大概率還將保持很久。

      三巨頭雖然也壟斷了傳統內存,但在市場景氣時,二、三線廠商也能跟著喝上肉湯??稍贖BM領域,其余廠商別說喝湯,連桌都上不了。

      過高的技術門檻,是造成這種局面的重要原因。

      前文曾提到,HBM是一座高樓層的小型倉庫;如何實現高樓層的設計,這背后可大有學問。

      目前業內采用的技術叫TSV(硅通孔),是當前唯一的垂直電互聯技術。通過蝕刻和電鍍,TSV貫穿堆疊的DRAM裸片,實現各層的通信互聯,可以想象成給大樓安裝電梯。


      由于HBM的面積實在太小了,導致對TSV工藝的精度有著極其嚴苛的要求。其操作難度,不亞于用電鉆給米粒鉆孔。而且,HBM還不止需要“鉆一個孔”:隨著大樓越造越高,HBM對TSV的需求量也會相應增加。

      三巨頭在TSV技術上的積累最為深厚,足以輕易甩開云云小廠,穩坐山頭。

      原因之二,是HBM打破了傳統內存IDM的模式,需要依靠外援,自己說了不算。

      IDM模式是指,從設計、制造到封裝全部由內存廠商一手包辦。過去,三星等內存廠商之所以敢發動價格戰,正是因為掌握了整個制造流程,可以最大程度擠壓利潤空間。

      但到了HBM,設計、制造還是自己做,可封裝這一環節,就必須依賴晶圓代工廠。

      HBM畢竟不是一塊獨立的內存,需要安裝到邏輯芯片旁邊。這個過程涉及到更精細的操作、更精密的設備,以及更昂貴的材料,只能求助于先進封裝技術。當下,只有臺積電的先進封裝技術達標,三巨頭都是它的客戶。


      臺積電的先進封裝技術CoWoS

      只是臺積電的產能相當有限,僧多粥少,三巨頭都不夠用;新玩家想入局,還得看臺積電樂不樂意帶上你。

      極高的技術門檻,以及對臺積電先進封裝產能的依賴,HBM大概率只能是少數人的游戲。也正是因為這些特點,讓HBM戰爭的打法,注定與過去的內存戰爭迥然不同。

      重塑游戲規則

      眾所周知,傳統內存的競爭往往圍繞價格戰展開。因為傳統內存是個高度標準化的產品,各家之間性能差距并不大。往往誰的價格更低,誰就能拿到更多訂單。

      但對HBM來說,技術迭代更快的一方才握有主動權。

      因為HBM主要用于AI芯片,其主要賣點就是性能。一塊強大的AI芯片,能大幅縮短訓練模型的時間。對科技公司而言,只要能盡早將大模型推向市場,多花些“刀樂兒”又何妨?

      因此在過去幾年,內存廠商一直在圍繞技術內卷。

      2016年,三星能在HBM市場反超SK海力士,正是因為率先量產了新一代的HBM 2,在技術上跑在了前頭。


      英偉達的V100芯片,使用了三星的HBM 2

      另一方面,抱上一個夠粗的大腿,同樣也很重要。

      因為有能力生產AI芯片的科技公司,全世界數來數去就那么幾家,對大客戶的依賴度很高。過去幾年,SK海力士、三星、美光圍繞HBM的比拼,實際比的就是誰抱的大腿更粗。

      SK海力士下場最早,一出道就綁定了頗有野心的AMD??上MD的芯片銷量不佳,連累SK海力士的HBM一度叫好不叫座。

      相比之下,三星就相當“雞賊”,憑借著率先量產的HBM2,成功抱上了英偉達的大腿,反超了SK海力士。

      然而在2021年,SK海力士率先量產了HBM 3,成功將英偉達拉攏到自己的陣營中。如今全球瘋搶的AI芯片H100,用的就是SK海力士的HBM。新大腿加持下,SK海力士徹底奠定了“HBM一哥”的地位。


      SK海力士供應了H100的HBM

      與韓國人相比,美光運氣最差,攤上了英特爾。

      2016年,美光和英特爾押注了另一條技術路線。蒙頭研發了數年,美光才意識到選錯了路線。此時,美光已經落后韓國對手整整兩個代際。

      目前,SK海力士包攬了HBM整體供應的50%,隔壁的三星拿下了40%,美光僅有10%。

      受到HBM業務的拉動,去年三季度SK海力士在內存市場的份額暴漲至34.3%,距離超越三星僅有一步之遙。要知道,三星已經在內存市場Top 1的位置坐了30多年了。


      然而,拼迭代速度、拼大腿,新的打法,意味著更大的變數。三大廠商,目前看似分出了一二三名,實則各有底牌,正緩緩露出冰山一角。

      三巨頭的底牌

      作為HBM的發明人、如今的第一名,SK海力士最大的底牌,顯然是遙遙領先的技術力。

      為了徹底殺死比賽,SK海力士準備直接顛覆HBM的設計思路。它計劃于2026年量產HBM 4,準備把HBM直接安在GPU頂部,走向真正的3D架構。也就是說,SK海力士準備直接將倉庫建在后廚樓上。

      乍一看,HBM 4的設計思路似乎并不驚艷。

      畢竟HBM的設計初衷,就是為了縮短倉庫與后廚的距離;那么干脆把倉庫搬到后廚樓上,似乎是個很自然的選擇。然而,現實情況卻沒那么簡單。


      此前,各大內存廠商之所以沒采用這一設計,是因為遲遲解決不了散熱:

      把HBM裝到GPU頂部之后,數據傳輸的速度確實是更快了,但芯片功耗也會大幅上升,產生更多的熱能。如果不能及時散熱,將大大降低芯片工作效率,造成性能損耗,頗有種拆東墻補西墻的意味。

      因此,如果想實現HBM 4的設計,必須得找到更好的散熱方案。

      目前來看,SK海力士或許找到了突破口;一旦成功落地,無疑是對友商的降維打擊。


      SK海力士位于京畿道的工廠

      當然,SK海力士的模式也有缺陷——過于依賴臺積電了。

      前文曾提到,HBM技術高度綁定臺積電的先進封裝。但在當下,臺積電的產能遠遠跟不上市場的需求,這就給三星留出了二度彎道超車的空間。

      三星不僅是存儲器市場的最大卷王,同時也是全球第二大晶圓代工廠。臺積電有的,三星基本都有,包括先進封裝,只是水平稍微差了些。

      早在2018年,三星就推出了對標臺積電的I-Cube技術,2021年時已經發展到第四代。

      目前來看,三星的I-Cube技術顯然是不及臺積電的CoWoS,畢竟連三星自己都不用。但在臺積電產能明顯供不應求的當下,I-Cube技術就成了三星拉攏生意的武器。

      SK海力士的老搭檔AMD,就沒能抵抗住“產能的誘惑”,更改了陣營。英偉達據說也有意試水,畢竟臺積電的先進封裝增產有限,啟用三星有助于分散供應風險。


      三星的存儲工廠

      韓國人各有各的張良計,美國人有什么過橋梯?

      說實話,到目前為止,美光在HBM的戰場上,一直處于被動挨打、從未翻身的局面。經過近幾年的追趕,美光總算望見了先頭部隊的背影,但也僅僅只能跟在韓國人身后“撿漏”。

      距離韓國人“一統內存江山”的終極理想,似乎只差最后一步了。

      不過,這顯然是美國人所不樂于見到的。目前,HBM的大客戶們,大多來自美國。美光雖然落后,卻未必會完全出局。最新爆料顯示,英偉達剛向美光預訂了一批HBM 3。

      此前,韓國人之所以能在內存市場“百戰百勝”,是因為競爭的規則極其明確:即拼產能、成本。內卷向來是韓國人的“舒適區”,畢竟他們血管里流的都是美式咖啡。

      然而,HBM是一個不那么“東亞”的產業。它面臨著極其嚴苛的技術競爭,以及隨時搖擺的大客戶。更多的變數,讓韓國人始終無法穩穩占據鐵王座。更何況,另一股東方的神秘力量,也在虎視眈眈。

      長夜漫漫,韓國人仍然無法安睡。


      參考文章:

      [1] HBM市場研究報告(2023.12),TrendForce

      [2] HBM 成高端GPU標配,充分受益于AI服務器需求增長,廣發證券

      [3] HBM詞條,Semiwiki

      [4] HBM會替代DDR,成為計算機內存嗎?EET

      [5] HBM4 in Development, Organizers Eyeing Even Wider 2048-Bit Interface,Anandtech

      [6] SK Hynix, Samsung's fight for HBM lead set to escalate on AI boom,the Korea Economic Daily

      [7] HBM Issues In AI Systems,SemiEngineering

      [8] 馮諾依曼體系結構,CSDN

      [9] 性能之殤:從馮·諾依曼瓶頸談起,機器之心

      [10] HBM促使DRAM從傳統的2D加速走向3D,方正證券

      編輯:陳彬

      視覺設計:疏睿

      責任編輯:陳彬


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