當代電子計算體系的表現完全依賴于處理器和內存的相互配合，根據馮諾伊曼的設想，兩者之間的速度應該非常接近，但摩爾定律讓這一美好設想落了空。處理器的性能按照摩爾定律規劃的路線不斷飆升，內存所使用的DRAM卻從工藝演進中獲益很少，性能提升速度遠慢于處理器速度，造成了DRAM的性能成為制約計算機性能的一個重要瓶頸，即所謂的“內存墻”。

在AI芯片大幅興起的時代，對內存的要求更是有增無減，業界為了打破內存墻而設計了多種方案，HBM（高帶寬存儲器 High Bandwidth Memory）就是其中的一種。這種新型的內存方案具備高帶寬、低功耗的特點，已逐漸在競爭中脫穎而出，成為AI芯片的重要之選。同時，隨著工藝的不斷提升，5G等應用也在對其敞開大門。

突破帶寬極限

在AI應用當中，內存和I/O帶寬是影響系統性能至關重要的因素。如果內存性能跟不上，對指令和數據的搬運（寫入和讀出）的時間將是處理器運算所消耗時間的幾十倍乃至幾百倍。換而言之，很多AI芯片所描述的實際算力會因為存儲器的因素降低50%甚至90%。

解決這個問題的根本就是采用新型的內存方案，最有代表性的就是GDDR和HBM。GDDR發展自DDR，采用傳統的方法將標準PCB和測試的DRAMs與SoC連接在一起，具有較高的帶寬和較好的能耗效率，其缺點在于更難保證信號完整性和電源完整性。

HBM同樣也基于DRAM技術，使用TSV（硅過孔）技術將數個DRAM芯片堆疊起來，并通過貫通所有芯片層的柱狀通道傳輸信號、指令和電流。

憑借TSV方式，HBM大幅提高了容量和數據傳輸速率，與傳統內存技術相比，HBM具有更高帶寬、更多I/O數量、更低功耗、更小尺寸，可應用于高性能計算（HPC）、超級計算機、大型數據中心、AI、云計算等領域。

“HBM的傳輸速率會容易提升，原因在于采用2.5D的封裝，整個信號完整性要比 DDR要更容易實現。”業內資深人士白文杰（化名）這樣評價。

當代電子計算體系的表現完全依賴于處理器和內存的相互配合，根據馮諾伊曼的設想，兩者之間的速度應該非常接近，但摩爾定律讓這一美好設想落了空。處理器的性能按照摩爾定律規劃的路線不斷飆升，內存所使用的DRAM卻從工藝演進中獲益很少，性能提升速度遠慢于處理器速度，造成了DRAM的性能成為制約計算機性能的一個重要瓶頸，即所謂的“內存墻”。

在AI芯片大幅興起的時代，對內存的要求更是有增無減，業界為了打破內存墻而設計了多種方案，HBM（高帶寬存儲器 High Bandwidth Memory）就是其中的一種。這種新型的內存方案具備高帶寬、低功耗的特點，已逐漸在競爭中脫穎而出，成為AI芯片的重要之選。同時，隨著工藝的不斷提升，5G等應用也在對其敞開大門。

突破帶寬極限

在AI應用當中，內存和I/O帶寬是影響系統性能至關重要的因素。如果內存性能跟不上，對指令和數據的搬運（寫入和讀出）的時間將是處理器運算所消耗時間的幾十倍乃至幾百倍。換而言之，很多AI芯片所描述的實際算力會因為存儲器的因素降低50%甚至90%。

解決這個問題的根本就是采用新型的內存方案，最有代表性的就是GDDR和HBM。GDDR發展自DDR，采用傳統的方法將標準PCB和測試的DRAMs與SoC連接在一起，具有較高的帶寬和較好的能耗效率，其缺點在于更難保證信號完整性和電源完整性。

HBM同樣也基于DRAM技術，使用TSV（硅過孔）技術將數個DRAM芯片堆疊起來，并通過貫通所有芯片層的柱狀通道傳輸信號、指令和電流。

憑借TSV方式，HBM大幅提高了容量和數據傳輸速率，與傳統內存技術相比，HBM具有更高帶寬、更多I/O數量、更低功耗、更小尺寸，可應用于高性能計算（HPC）、超級計算機、大型數據中心、AI、云計算等領域。

“HBM的傳輸速率會容易提升，原因在于采用2.5D的封裝，整個信號完整性要比 DDR要更容易實現。”業內資深人士白文杰（化名）這樣評價。

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