-
存儲器帶寬瓶頸突破：HBM3與GDDR7的技術對比分析
在人工智能訓練、實時圖形渲染與科學計算領域，存儲器帶寬已成為制約系統(tǒng)性能的核心瓶頸。HBM3與GDDR7作為當前顯存技術的兩大巔峰之作，分別通過三維堆疊與信號調制技術的突破，為不同應用場景提供了差異化解決方案。本文從架構設計、性能參數、應用場景及生態(tài)布局四個維度，深度解析兩種技術的競爭格局與演進方向。
-
美光發(fā)布第二代HBM3，加速AI計算應用
AI應用爆發(fā)促進了數據中心基礎構架的發(fā)展，而HBM市場也將受益于此，據悉未來三年HBM的年復合增長率將超過50%。目前HBM技術最新已經發(fā)展到了HBM3e，而預期明年的大規(guī)模AI計算系統(tǒng)商用上，HBM3和HBM3e將會成為主流。
-
TrendForce集邦咨詢： 受AI加速芯片新品帶動，HBM3與HBM3e將成為2024年HBM市場主流
Aug. 1, 2023 ---- 根據TrendForce集邦咨詢調查顯示，2023年HBM(High Bandwidth Memory)市場主流為HBM2e，包含NVIDIA A100/A800、AMD MI200以及多數CSPs自研加速芯片皆以此規(guī)格設計。同時，為順應AI加速器芯片需求演進，各原廠計劃于2024年推出新產品HBM3e，預期HBM3與HBM3e將成為明年市場主流。
-
美光推出性能更出色的大容量高帶寬內存(HBM)
2023年7月27日，中國上海 —— Micron Technology Inc.（美光科技股份有限公司，納斯達克股票代碼：MU）今日宣布，公司已開始出樣業(yè)界首款8層堆疊的24GB容量第二代HBM3內存，其帶寬超過1.2TB/s，引腳速率超過9.2Gb/s，比當前市面上現有的HBM3解決方案性能可提升最高50%。美光第二代HBM3產品與前一代產品相比，每瓦性能提高2.5倍，創(chuàng)下了關鍵型人工智能（AI）數據中心性能、容量和能效指標的新紀錄，將助力業(yè)界縮短大型語言模型（如GPT-4及更高版本）的訓練時間，為AI推理提供高效的基礎設施，并降低總體擁有成本（TCO）。
-
如何解決數據中心內存瓶頸，提高不同AI加速器芯片和DRAM之間的數據搬運效率？——專訪Rambus杰出發(fā)明家Steven Woo和安全研究員Helena Handschuh
面對數據中心多種多樣的加速器IC，以及多種全新的內存技術，如何將兩者完美結合實現高效安全的數據搬運？Rambus給出了答案。
-
HBM3的性能或可達到HBM2E兩倍以上，并帶來直接成本降低
關于HBM3的消息，海力士早前曾表示單芯片可以達到5.2Gbps的I/O速率，帶寬達到665GB/s，將遠超HBM2E。但從Rambus最新發(fā)布的HBM3內存子系統(tǒng)來看，數據傳輸速率達到了8.4Gbps，寬帶達到1TB/s，說明HBM3還有著更大的潛力。而且作為集成了PHY和控制器的完整內存接口子系統(tǒng)，Rambus HBM3方案的推出也意味著HBM3的真正面世也將不遠了。
