HBM4，好在哪裡？

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來源：內容編譯自cadence，謝謝。

JEDEC 近期釋出的 HBM4 規範對 AI 訓練硬體開發者來說是個好訊息。HBM4 是快速發展的高頻寬記憶體 (HBM) DRAM 標準的最新規範，據 JEDEC 稱，HBM4 可提供 2TB/s 的記憶體效能和高達 64GB（32Gb 16 位高）的更高密度。JEDEC 的新聞稿指出：“HBM4 帶來的進步對於需要高效處理大型資料集和複雜計算的應用至關重要，包括生成式人工智慧 (AI)、高效能計算、高階顯示卡和伺服器。”

大型語言模型 (LLM) 資料集呈指數級增長，而當前的 CPU 和 GPU 效能通常受到可用記憶體頻寬的限制。由於存在這種“記憶體壁壘”，HBM 憑藉其卓越的頻寬、容量和記憶體效率，已成為生成式 AI 訓練的首選記憶體。

HBM4 基於 HBM3（和 HBM2E）標準構建，後者廣泛應用於資料中心的 AI 訓練硬體。HBM4 的記憶體頻寬比 HBM3 提升了 2 倍。頻寬的提升是透過將頻率提升至 8Gb/s（HBM3 為 6.4Gb/s）並將資料位數翻倍至 2048 位（HBM3 為 1024 位）來實現的。總頻寬現已提升至 2TB/s，滿足 AI 訓練硬體的需求。

除了頻寬之外，HBM4 標準還解決了資料中心的關鍵問題，包括 LLM 資料集不斷增長的規模、可靠性和記憶體效率。為了支援這些不斷增長的資料集，HBM4 提供了額外的容量，支援高達 16 層的 DRAM 堆疊配置，每個堆疊的晶片密度為 24Gb 或 32Gb。晶片密度（32Gb）和堆疊（16 層高）的最大組合可提供 16x32Gb 或 64GB 的總立方體密度。為了解決可靠性、可用性和可服務性 (RAS) 問題，HBM4 採用了直接重新整理管理 (DRFM)，以更好地緩解行錘擊 (Row Hammer)。最後，為了提高記憶體效率，HBM4 將支援的通道數增加到 32 個，每個通道有兩個偽通道，從而為不同的資料型別提供更大的靈活性。

HBM4 的頻寬優勢也伴隨著將 2048 個數據位（加上控制位）路由到處理器的挑戰。與 HBM3 一樣，路由這些訊號需要某種中介層技術。矽中介層是最常見的，需要額外的訊號層和接地層來容納增加的位數。為了充分利用這些高資料速率和更寬的資料匯流排，中介層的設計對系統性能至關重要。正確的訊號和接地佈局對於實現強大的訊號完整性和電源完整性 (SI/PI) 至關重要，從而減輕訊號串擾等影響。

HBM4 的主要特點

HBM4 旨在滿足下一代計算的需求，它提供了幾個突出的關鍵特性：

更高頻寬：HBM4 支援更快的資料速率，使其每秒能夠處理更大的資料傳輸量。DDR4 可提供高達每模組 25.6 GB/s 的速度，而 HBM4 則提供超過每堆疊 1 TB/s 的頻寬。這對於需要快速訪問海量資料集的工作負載至關重要。

更高的記憶體密度：與通常使用分散在主機板上的獨立模組的 DDR 記憶體相比，HBM4 採用垂直堆疊架構，可在更小的物理佔用空間內實現更高的記憶體密度。這種堆疊結構使 HBM4 能夠在單位面積上封裝更多記憶體，從而在單個封裝中提供數 GB 的記憶體容量，而 DDR 記憶體則受空間限制，每個模組的總記憶體容量有限。這有利於空間和功耗效率至關重要的系統，例如 GPU、CPU 和AI 加速器。

能源效率：HBM4 的主要優勢之一是其高能效。透過採用垂直堆疊記憶體晶片並縮短記憶體與處理單元之間的距離，HBM4 可在提供更快效能的同時降低功耗。在同等頻寬下，HBM4 的功耗通常比 DDR4 低 40% 至 50%。

HBM4的應用

HBM4 在人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 應用中發揮著關鍵作用，這些應用需要高速處理海量資料集。AI 模型需要海量記憶體進行訓練和推理，而 HBM4 更高的記憶體頻寬可以加快資料處理速度，從而提升 AI 加速器的效能。即時訪問和分析資料的能力對於開發高階演算法和應用程式至關重要，這使得 HBM4 成為自動駕駛、醫療保健和自然語言處理等行業中使用的高效能AI 系統的重要組成部分。

在高效能計算(HPC) 和科學模擬領域，HBM4 對於需要大規模計算的應用至關重要，例如天氣建模、基因組研究和流體動力學模擬。這些任務需要並行處理海量資料，而 HBM4 的高頻寬能夠顯著加速計算速度，減少記憶體瓶頸。HBM4 能夠加快處理器和記憶體之間的資料傳輸速度，從而提升超級計算機和HPC 叢集的效率和可擴充套件性，使其能夠更快地解決複雜問題。

此外，遊戲、3D 渲染和虛擬現實 (VR) 中使用的圖形處理單元 (GPU) 也從 HBM4 中受益匪淺。現代 GPU 需要極快的記憶體來處理高畫質紋理、即時光線追蹤和沉浸式 VR 環境。HBM4 的高記憶體密度和頻寬可實現更流暢的圖形效能和更細緻的渲染，使其成為高要求視覺應用的理想選擇。此外，建築、工程和電影製作等行業可以依賴 HBM4 增強型 GPU 進行高質量的視覺模擬和 3D 內容創作。

HBM4 部署面臨的挑戰

雖然 HBM4 的效能優勢令人印象深刻，但其部署也面臨著諸多技術和財務挑戰，這些挑戰可能會影響其在不同行業的應用。以下是將 HBM4 整合到現代計算系統時面臨的一些主要障礙：

生產成本相對較高：HBM4 的先進架構，包括垂直堆疊和矽通孔 (TSV)，與傳統記憶體解決方案相比，其製造成本更高。

複雜的系統整合：HBM4 需要放置在靠近 CPU 或 GPU 的位置，通常需要重新設計系統，並使製造商的整合更加困難。

熱管理問題：由於資料傳輸率高，HBM4 會產生更多熱量，需要複雜的冷卻系統來防止過熱並確保穩定的效能。

可用性有限：鑑於其成本和複雜性，HBM4 通常用於高階應用，限制了其在對成本更敏感的消費或商業產品中的使用。

製造可擴充套件性：由於 HBM4 設計複雜，大規模生產 HBM4 可能具有挑戰性，這可能會影響供應鏈並導致生產交貨時間更長。

HBM4 的工作流程優勢

HBM4 的一大優勢在於其支援高階多工環境的能力。在雲計算和資料中心等多個高要求應用程式同時執行的系統中，HBM4 能夠加快 CPU 和記憶體之間的資料處理速度，從而減少傳統上拖慢執行速度的瓶頸。這對於執行多個虛擬機器或複雜工作流程的企業尤其有利，因為 HBM4 有助於確保更流暢的效能和更快的響應時間，最終提高生產力。

HBM4 的另一個關鍵優勢在於其緊湊的設計。垂直堆疊的記憶體層可在佔用更少物理空間的情況下實現更高的記憶體密度。這種緊湊的外形尺寸非常適合空間有限的高效能系統，例如邊緣計算裝置、移動裝置和行動式 AI 系統。能夠在更小的空間內整合更多記憶體，且不犧牲工作流程效能，這為系統設計提供了更大的靈活性，併為更先進、空間受限的硬體應用打開了大門。

HBM4 的未來趨勢

隨著計算需求的持續增長，HBM4 的未來發展方向可能將側重於與量子計算和下一代 AI 加速器等新興技術的深度融合。隨著更先進處理器的發展，HBM4 的高頻寬和高能效將在支援這些創新方面發揮越來越重要的作用。此外，HBM 的未來版本可能會以更高的記憶體密度、更強大的效能和更佳的能效突破極限，使 HBM4 及其後續產品成為自動駕駛系統、8K 影片處理和即時大資料分析等行業突破的關鍵。持續降低生產成本和簡化系統整合的努力，也有望推動其在更多商業和消費市場中的廣泛應用。

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