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      HBF、HMC等四大存儲,誰能力敵HBM

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      HBM(高帶寬內(nèi)存)作為當(dāng)前AI加速器GPU的核心配置,憑借垂直堆疊的薄DRAM芯片結(jié)構(gòu),以超高數(shù)據(jù)帶寬為AI訓(xùn)練與推理提供了關(guān)鍵支撐,成為AI算力爆發(fā)的重要基石。



      然而,HBM存在兩大顯著短板:一是成本居高不下,其價格較普通DDR內(nèi)存高出一個數(shù)量級;二是容量增長受限,受限于DRAM內(nèi)存密度縮放的技術(shù)瓶頸,即便如英偉達Blackwell GPU搭載8個24GB HBM3e芯片堆棧(總?cè)萘?92GB),也難以滿足模型規(guī)模爆炸式增長、上下文長度拓展及AI視頻生成帶來的海量內(nèi)存需求。在此背景下,開發(fā)成本更低、容量更大的替代技術(shù)成為產(chǎn)業(yè)共識,類HBM技術(shù)陣營加速崛起,推動AI存儲賽道進入多元化競爭時代。

      01
      SPHBM4:標(biāo)準(zhǔn)封裝重構(gòu)HBM應(yīng)用邊界

      JEDEC固態(tài)存儲協(xié)會近期宣布,接近完成SPHBM4標(biāo)準(zhǔn)制定("SP"即"Standard Package"標(biāo)準(zhǔn)封裝)。作為HBM4的衍生技術(shù),SPHBM4沿用了與HBM4完全一致的DRAM芯片與堆疊架構(gòu),在單堆棧容量上保持同等水平,核心差異在于接口基礎(chǔ)裸片(Interface Base Die)的設(shè)計優(yōu)化——可直接搭載于標(biāo)準(zhǔn)有機基板,而非傳統(tǒng)HBM4依賴的硅基板,徹底改變了HBM的物理集成方式。

      在性能參數(shù)方面,HBM4堆棧采用2048位接口,較此前1024位接口實現(xiàn)翻倍,這是自2015年HBM技術(shù)問世以來的最大突破;而SPHBM4則將單堆棧接口位數(shù)降至512位,通過提升工作頻率與采用4:1串行化技術(shù),實現(xiàn)了與HBM4相當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)傳輸速率,同時放寬了有機基板所需的凸點間距,降低了封裝難度。更重要的是,有機基板布線賦予SPHBM4更長的SoC到內(nèi)存通道支持能力,使其能夠通過增加堆棧數(shù)量進一步提升總內(nèi)存容量,為高容量需求場景提供了新的解決方案。

      值得強調(diào)的是,SPHBM4絕非"低成本版HBM"或"降配替代方案",其存儲核心性能與HBM4一脈相承,核心價值在于打破了HBM"高價、僅限AI加速器專用"的應(yīng)用局限。隨著標(biāo)準(zhǔn)落地,HBM技術(shù)有望拓展至CPU、網(wǎng)絡(luò)芯片、云端ASIC等更多場景,推動市場規(guī)模實現(xiàn)實質(zhì)性擴容。對于SK海力士、三星電子、美光三大存儲巨頭而言,SPHBM4與現(xiàn)有HBM共用DRAM芯片的特性,使其能在保持高端技術(shù)競爭力的同時,收獲新增市場需求,而封裝制約的緩解也將讓大規(guī)模穩(wěn)定供應(yīng)能力轉(zhuǎn)化為新的競爭優(yōu)勢。

      02
      HBF:高帶寬閃存開啟容量競賽新篇章

      HBF(High Bandwidth Flash,高帶寬閃存)結(jié)構(gòu)與堆疊DRAM芯片的HBM類似,是一種通過堆疊NAND閃存而制成的產(chǎn)品。與DRAM相比,NAND閃存的容量密度優(yōu)勢顯著,相同占用空間下,NAND容量可達DRAM的10倍,這一特性完美契合AI場景對大容量存儲的迫切需求。HBF通過硅穿孔(TSV)技術(shù)實現(xiàn)多層NAND芯片垂直堆疊,采用先進3D堆疊架構(gòu)與芯片到晶圓鍵合技術(shù),構(gòu)建了密集互連的存儲結(jié)構(gòu)。

      在性能與容量平衡上,HBF展現(xiàn)出突出優(yōu)勢:每個封裝可堆疊多達16個NAND芯片,支持多NAND陣列并行訪問,帶寬可達1.6TB/s至3.2TB/s,與HBM3處于同一水平;同時,HBF以相近成本實現(xiàn)了遠超HBM的容量——單堆棧容量最高可達512GB,8個堆棧即可實現(xiàn)4TB總?cè)萘浚荋BM的8-16倍。此外,HBF打破傳統(tǒng)NAND設(shè)計,實現(xiàn)獨立訪問的存儲器子陣列,超越傳統(tǒng)多平面方法,進一步提升了并行訪問能力與吞吐量。

      不過,受限于NAND閃存的固有特性,HBF延遲高于DRAM,因此更適用于讀取密集型AI推理任務(wù),而非延遲敏感型應(yīng)用。盡管尚未量產(chǎn),但HBF已吸引產(chǎn)業(yè)巨頭紛紛布局:2025年2月,SanDisk率先推出HBF原型并成立技術(shù)顧問委員會;同年8月,SanDisk與SK海力士簽署諒解備忘錄,推進規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)化與生態(tài)建設(shè),計劃2026年下半年交付工程樣品,2027年初實現(xiàn)商用;三星電子已啟動自有HBF產(chǎn)品的概念設(shè)計,Kioxia在2025年FMS上展示了單模塊容量5TB、帶寬64GB/s的原型產(chǎn)品;國產(chǎn)廠商亦不甘落后,目前也正在切入HBF市場,其產(chǎn)品契合AI"云-端協(xié)同"趨勢,為端側(cè)AI推理提供高帶寬、大容量支撐,助力AI終端應(yīng)用落地。

      03
      HBS存儲:終端AI的低成本高性能選擇

      在HBM主導(dǎo)數(shù)據(jù)中心AI場景的同時,SK海力士針對智能手機、平板電腦等終端設(shè)備的AI算力需求,正在研發(fā)高帶寬存儲(HBS)技術(shù),旨在攻克終端AI的存儲性能瓶頸。HBS采用垂直導(dǎo)線扇出(VFO)封裝工藝,將最多16層DRAM與NAND芯片垂直堆疊,通過直線直接連接芯片的方式,替代傳統(tǒng)彎曲導(dǎo)線連接,大幅縮短了電信號傳輸路徑(僅為傳統(tǒng)內(nèi)存的1/4以下),有效減少信號損耗與延遲,同時支持更多I/O通道。

      性能層面,VFO封裝技術(shù)使HBS的能效提升4.9%,封裝厚度減少27%,僅增加1.4%的散熱量,實現(xiàn)了性能與形態(tài)的優(yōu)化平衡;成本層面,HBS無需采用硅通孔(TSV)工藝,芯片制造無需穿孔,顯著提升了良率并降低了生產(chǎn)成本,為終端設(shè)備廠商的采用提供了便利。盡管SK海力士尚未公布HBS的具體量產(chǎn)時間表,但該技術(shù)有望為終端設(shè)備帶來更強大的本地AI處理能力,推動AI應(yīng)用從云端向終端普及,重塑終端智能生態(tài)。

      04
      HMC存儲:經(jīng)典技術(shù)的差異化回歸

      HMC(Hybrid Memory Cube,混合內(nèi)存立方體)由美光與英特爾聯(lián)合開發(fā),最初旨在解決DDR3的帶寬瓶頸,其核心結(jié)構(gòu)是通過3D TSV技術(shù)將4個DRAM Die連接到堆棧底層的邏輯控制芯片。與HBM相比,HMC省去了中介層(Interposer),直接通過ABF載板實現(xiàn)互聯(lián),結(jié)構(gòu)更簡潔,延遲更低,但帶寬能力通常弱于HBM,且對載板走線密度和系統(tǒng)級設(shè)計能力提出了更高要求。

      在HBM推出并成為JEDEC行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)后,HMC曾逐漸邊緣化,美光于2018年宣布放棄該技術(shù)并轉(zhuǎn)向HBM。然而,隨著AI存儲對成本與差異化的需求日益凸顯,HMC再次進入產(chǎn)業(yè)視野。成本與功耗維度上,HMC因無需中介層,規(guī)避了HBM因interposer和先進封裝帶來的良率壓力,制造成本更低,供應(yīng)鏈可控性更強,盡管其極限帶寬和能效密度不及HBM,但功耗密度相對更高、系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜度上升的代價,在特定場景下可通過差異化優(yōu)化彌補。未來,HMC有望在定制化AI系統(tǒng)中找到立足之地,成為算力、存儲與先進封裝深度融合的重要選項。

      如今,AI產(chǎn)業(yè)正告別單一HBM主導(dǎo)的時代,邁入技術(shù)路線多元化的新階段。無論是英偉達推動的新型DRAM模組SOCAMM,還是以HBF為代表的3D NAND垂直堆疊架構(gòu),亦或是SPHBM4、HBS、HMC等差異化技術(shù),AI存儲的競爭核心已從單一技術(shù)性能比拼,轉(zhuǎn)向成本、量產(chǎn)能力與系統(tǒng)級整體效率的綜合較量。

      未來市場格局將呈現(xiàn)清晰的差異化分工:HBM仍將主導(dǎo)通用AI加速卡與高端HPC場景,憑借極致帶寬滿足核心算力需求;SPHBM4將拓展HBM的應(yīng)用邊界,滲透至更多通用計算場景;HBF將在AI推理等大容量、高帶寬需求場景占據(jù)優(yōu)勢;HBS將賦能終端AI設(shè)備,推動智能終端普及;HMC等定制化方案則將在特定AI系統(tǒng)中實現(xiàn)差異化落地。隨著各類技術(shù)的持續(xù)迭代與生態(tài)完善,AI存儲賽道將迎來更為激烈的競爭與創(chuàng)新,為AI產(chǎn)業(yè)的持續(xù)爆發(fā)提供堅實支撐。

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