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      存儲架構邏輯,HBM為何無可替代?

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      過去11年,HBM存儲容量增長了6倍,帶寬增長了9.8倍。

      在2025年12月舉行的國際電子與材料會議(IEDM)期間,全球最大的硅晶圓代工廠臺積電舉辦了一場技術講解,展示了其最新的封裝技術。

      想要理清人工智能與高性能計算系統的運行邏輯,首先要讀懂其核心的內存/存儲層次結構,這套體系由多種差異化的內存與存儲技術搭建而成,各類技術在訪問延遲、輸入/輸出帶寬以及存儲容量三大核心指標上各有優劣,而系統的核心運行準則,就是將頻繁訪問的關鍵數據,存放在低延遲、高輸入/輸出帶寬的高速內存中,以此保障算力高效運轉。在整套內存層級里,速度位居榜首的是SRAM技術,作為性能頂尖的內存載體,它主要被應用于處理器寄存器、L1/L2緩存以及標簽內存等核心算力模塊,承擔著最即時、最高頻的數據讀寫任務,是系統算力響應的核心支撐。

      緊隨SRAM之后、速度位列第二的則是基于DRAM技術的HBM高帶寬內存,憑借出色的帶寬與延遲表現,它成為了高端人工智能與高性能計算系統中的主內存,扛起核心計算場景下的數據調度重任。再往下則是DDR/LPDDR DRAM技術,這類內存的速度略遜于HBM,在高端AI與HPC系統中,它作為第二層主內存輔助HBM完成數據存儲與調用;而在中端AI與HPC系統中,受成本、性能適配性等因素影響,它會直接升級為第一層主內存,成為核心算力載體。

      在高速內存層級之外,便是常規存儲技術的應用范疇,同樣遵循著速度分層的邏輯。其中第一層存儲為固態硬盤SSD,這類存儲設備采用NAND閃存作為核心介質,兼顧了讀寫速度與實用性,是銜接高速內存與大容量存儲的關鍵;第二層存儲則為機械硬盤HDD,依托磁性磁盤作為存儲介質,主打大容量存儲屬性??v觀整個內存/存儲層級結構,始終存在著速度與容量的核心權衡關系,這也是整套體系的底層邏輯:高速內存技術雖然讀寫快、延遲低、帶寬充足,但往往受制于技術與成本,存儲容量相對有限;而大容量的內存與存儲技術,雖然能夠承載海量數據,卻在訪問速度、帶寬表現上遠不及高速內存,二者相互配合、各司其職,才構建起適配AI與高性能計算需求的完整存儲體系。



      過去11年,HBM存儲容量增長了6倍,帶寬增長了9.8倍

      在高端AI與高性能計算系統的內存體系中,HBM高帶寬內存占據著核心主存地位,想要深入理解這套存儲架構,就需要細致拆解HBM的技術原理、迭代升級與核心特性。HBM的核心設計理念十分明確,一方面通過大幅拓寬輸入/輸出信號的總線寬度保障超高帶寬,另一方面借助專用DRAM芯片的垂直堆疊模式拓展內存容量,其物理總線寬度最高可達1024位,對應1024個輸入/輸出電極,帶寬換算下來更是單個輸入/輸出電極數據傳輸速率的128倍,憑借這一設計實現了遠超常規內存的傳輸性能。從硬件結構來看,單個HBM模塊主要由底層邏輯基片芯片,以及堆疊在其上的專用DRAM核心芯片構成,歷經多代技術迭代,核心芯片的堆疊數量實現了穩步提升,初代HBM1、HBM2與HBM2E僅堆疊4個或8個核心芯片,到HBM3、HBM3E世代升級為8個或12個,最新的HBM4世代更是增至12個或16個,芯片堆疊數量的增長直接帶動了存儲容量的跨越式升級,從HBM1/2世代單模塊最大8GB,一路攀升至HBM4世代的最大48GB,容量足足提升了六倍。

      除了存儲容量的拓展,HBM的傳輸性能也在持續突破,單個輸入/輸出電極的數據傳輸速率實現了大幅飛躍,從第一代HBM1的2Gbit/s,一路提升至最新HBM4的10Gbit/s,速率直接提高五倍;同時HBM4的總線寬度也完成翻倍,達到2048位,對應2048個輸入/輸出電極,再結合電極間距縮小、電源電壓降低等配套優化,HBM4的整體帶寬相較上一代HBM3E直接提升2.5倍,完美適配了高端AI與HPC系統日益增長的算力傳輸需求。



      從技術發展來看,HBM的迭代路線清晰可循,目前最新商用世代為HBM4,HBM4E及后續產品還處于預估規劃階段,而提升HBM帶寬的核心技術路徑,始終圍繞提高單電極傳輸速率、優化電極布局、拓寬總線寬度等方向展開,這也是其持續領跑高端內存市場的關鍵。

      HBM的高性能表現,離不開核心的封裝技術支撐,硅通孔TSV技術更是其關鍵特性,無論是核心DRAM芯片還是底層邏輯芯片,都集成了數量超千個的TSV,這些硅通孔貫穿整個芯片,且在芯片橫截面中全部集中于中心位置,這樣的布局并非隨意設計,而是經過嚴謹考量的最優方案。



      從公開的芯片布局圖紙中能清晰看到,TSV區域居于芯片中心,外圍僅布設布線線路,晶體管與無源元件都與TSV區域保持間距,核心目的就是減輕TSV帶來的芯片失真影響,保障內存運行的穩定性;不過TSV技術也存在一定短板,雖說能實現芯片間超短距連接,卻會犧牲硅面積利用效率,降低存儲密度。此外,當前HBM模塊的供應商數量極少,行業集中度極高,這也使得HBM的市場售價遠高于其生產成本,成為相關供應商營收與利潤的核心增長點。

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