HBM（高带宽存储器）浮出水面，正在掀起存储厂商的新一轮角力！

　　存储芯片的寒冬还在持续。根据Trend Force数据，DRAM内存市场已经连续三个季度走低，跌幅达15%~20%。

　　降价成为厂商保量为数不多的手段。以DRAM 上一季度指标性产品DDR4 8GB为例，批发价为每个1.48美元左右，环比下跌1%;4GB产品价格为每个1.1美元左右，环比下跌8%。然而，在DRAM整体低迷时，DRAM大军当中的一员HBM(High BandwidthMemory，高带宽存储器)却冒出了头。2023年后，三星和SK海力士的HBM订单快速增加，HBM3规格的DRAM价格上涨5倍。HBM正在掀起存储厂商的新一轮角力。

　　HBM浮出水面

　　HBM能在DRAM中逆势而上，很大程度也是乘了生成式人工智能的东风。众所周知，与生成式AI紧密挂钩的指标是算力。英伟达、AMD等厂商的GPU为AI模型训练和推理提供强大算力支撑。但在算力之外，带宽也成为提升数据计算效率的重要保障。带宽直接影响数据吞吐量，数据吞吐量越大，模型在单位时间内能够处理的数据便越多，响应越快。对于AI加速器而言，如果仅提升算力而在带宽上没有相应提升，就容易造成数据堆积，无法达到理想的数据处理速度。存储与计算之间紧密配合，才能够实现AI计算的效率提升。

　　IEEE电子器件与集成电路深圳分会首任主席、安徽工程大学副教授林信南向《中国电子报》记者表示：“作为DRAM家族中的一员，HBM具有高带宽，并同GPU一起封装，从而在实现更高传输速率的同时，具有更好的能耗比。”

多层堆叠的HBM

　　虽然DRAM的带宽可满足用户在消费级显卡当中的基础存储需求，但是并不能满足企业对于商业级存储和计算的期待。当前市面上的AI加速器几乎都配置了不同型号的HBM。英伟达的A100及H100，各搭载80GB的HBM2E及HBM3，在其Grace Hopper芯片中，单颗芯片HBM搭载容量达96GB。AMD的MI300搭载HBM3，谷歌也传出其TPU会搭载HBM。

　　如果说HBM是DRAM寒冬中的逆行者，那么HBM3便是HBM当中的“尖子生”。在技术不断升级的过程中，从HBM2至HBM3的性能也得到了更大幅度的提升。JEDEC在于2022年发布的HBM3高带宽内存标准中提到，HBM3可提高应用程序中数据的处理速率。在图形处理、服务器以及高性能计算(HPC)等应用程序中，更高的带宽和更低的功耗对于提升解决方案的市场接受度至关重要。英伟达技术市场总监Barry Wagner表示：“HBM3凭借其更强和更可靠的性能，能够更好地支持需要巨大内存带宽和容量的应用程序。”

　　在与DRAM家族DDR、GDDR等品类的横向竞争当中，HBM凭借超高带宽更能适应HPC的计算需求，同时，HBM也是配合高算力GPU提升计算效率必不可少的一环。

　　新一轮存储竞赛拉开序幕

　　在摩尔定律脚步放缓的今天，算力提升的成本和难度持续攀升，各大厂商瞄准了还有更大提升空间的HBM，特别是HBM3，以此开展新一轮的存储竞赛。根据Trend Force预测，2023年HBM需求量将年增58%，2024年将持续增长30%以上。到2025年，HBM整体市场有望达到20亿美元以上，2026年预期达到57亿美元。

　　当前，英伟达的H100和AMD的Instinct MI300均使用SK海力士的HBM3，并且未来两家厂商各自发布的H200和Instinct MI300X也都会考虑使用性能更好的HBM3E。

　　由于HBM3需求暴增，SK海力士已决定在2024年进行扩产。海力士于4月20日宣布率先开发出12层HBM3产品，单颗内存高达24GB，在内存比16GB产品提高50%的同时，还能保持堆叠厚度与后者相同。5月30日，海力士已经完成第五代10nm制程技术(1bnm制程)的开发。SK海力士DRAM研发主管Jonghwan Kim表示：“1bnm工艺会被应用于更广泛的产品中，例如在2024年上半年将推出的LPDDR5T和HBM3E当中。”根据公开信息，HBM3E的数据处理速度为8Gbps，相比HBM3提升了25%。

SK海力士的24GB HBM3 (图片来源：SK海力士)

　　在DRAM上选择减产断供的三星也将重点关注HBM。“我们充分认识到人工智能、图形处理和机器学习的快速增长正在推动HBM3这些关键产品，HBM3不仅在性能方面表现出色，而且还提供了前所未有的能效。”三星集团副总裁Kyung-SooHa说。4月26日，三星向KIPO韩国知识产权局提交了一款名为“Snowbolt”的商标，其申请书写道：“一款用于高性能计算、人工智能和超级计算机计算的动态和高带宽存储器。”从命名风格来看，它将是三星HBM3产品Icebolt的下一代存储器。除此之外，三星也提出了“内存内处理技术”，即将存算一体化(PIM)集成到HBM中，以更好地满足人工智能需求。HBM-PIM的组合模式也可能成为三星在存储市场竞争中的另一个杀手锏。

三星的内存内处理技术HBM-PIM (图片来源：三星)

　　目前，HBM市场基本是SK海力士、三星和美光“三分天下”。数据显示，至去年年底，三家各自占有50%、40%和10%。面对占比之和近90%的两家企业，美光在HBM上的行动起步较晚。2020年美光正式推出HBM2用于高性能计算，并于近期在财报中表示：“HBM3将在2024 财年贡献有意义的收入。”

　　成本和工艺仍是痛点

　　HBM3看似火爆，但也不得不考虑成本和工艺问题。“由于HBM采用复杂的TSV封装工艺，其生产良率较低，产品开发周期较长，生产成本也较高。复杂的封装工艺和较高的成本限制了HBM的渗透和快速增长。”半导体行业专家张先扬告诉《中国电子报》记者。

　　同时，HBM的发展也遵守从“高带宽”向“更高带宽”的迭代逻辑。霍夫曼公关内容营销经理张亚表示：“HBM原本就属于高带宽，如果要在此基础上更进一步，那么可能需要使用另外的技术路径，比如WoW(晶圆对晶圆封装)。”

　　HBM的应用场景也有待拓展。HBM的高带宽小体积是优点，但是其堆叠工艺导致它缺乏灵活性，难以扩容且访问延迟高。长短板都十分明显的HBM应用场景变得十分聚焦。“HBM的市场定位主要应用于大存储容量、低功耗和高传输速率的领域，目前主要应用于AI和高密度计算数据中心领域，但是未来像自动驾驶和移动式AR设备也有类似的需求。”张先扬说。

　　在自动驾驶方面，智能汽车和车路协同场景都涉及大量的数据传输，HBM的带宽优势能够发挥作用。但是由于成本问题，HBM3距离“上车”还有些时日。在头显设备方面，VR和AR系统需要高分辨率的显示器，这些显示器需要更大的带宽来实现处理器和内存之间的数据传输。苹果最新推出的头显设备Vision Pro也传出内置了SK海力士专门设计的高带宽DRAM来提升图像数据的处理效率。

高带宽DRAM和RI芯片是头显的重要部件 (图片来源：苹果官网)

　　“目前来说，CPU+DRAM技术较为成熟，成本相对较低，在多数‘对性能没有极端需求’的场合具有更好的性价比。而GPU+HBM的组合则更多用于对算力要求特别高的应用领域。从2D走向3D，集成度更高、能耗效率更高的HBM是未来趋势，随着TSV工艺和HBM设计的不断成熟，HBM自身的性价比也会有所提升，并将逐渐占据更多的市场。”林信南说。

　　作者：张心怡 王信豪　　来源：中国电子报、电子信息产业网