近日，HBM成為芯片行業(yè)的火熱話題。據(jù)TrendForce預測，2023年高帶寬內存（HBM）比特量預計將達到2.9億GB，同比增長約60%，2024年預計將進一步增長30%。2008年被AMD提出的HBM內存概念，在2013年被SK海力士通過TSV技術得以實現(xiàn)，問世10年后HBM似乎真的來到了大規(guī)模商業(yè)化的時代。

HBM的概念的起飛與AIGC的火爆有直接關系。AI服務器對帶寬提出了更高的要求，與 DDR SDRAM 相比，HBM 具有更高的帶寬和更低的能耗。超高的帶寬讓HBM成為了高性能GPU的核心組件，HBM基本是AI服務器的標配。目前，HBM成本在AI服務器成本中占比排名第三，約占9%，單機平均售價高達18,000美元。

自從去年ChatGPT出現(xiàn)以來，大模型市場就開始了高速增長，國內市場方面，百度、阿里、科大訊飛、商湯、華為等科技巨頭接連宣布將訓練自己的AI大模型。TrendForce預測，2025年將有5個相當于ChatGPT的大型AIGC、25個Midjourney的中型AIGC產品、80個小型AIGC產品，即使是全球所需的最小計算能力資源也可能需要 145,600 至 233,700 個英偉達A100 GPU。這些都是HBM的潛在增長空間。

2023年開年以來，三星、SK海力士HBM訂單就快速增加，HBM的價格也水漲船高，近期HBM3規(guī)格DRAM價格上漲了5倍。三星已收到AMD與英偉達的訂單，以增加HBM供應。SK海力士已著手擴建HBM產線，目標將HBM產能翻倍。韓媒報道，三星計劃投資約7.6億美元擴產HBM，目標明年底之前將HBM產能提高一倍，公司已下達主要設備訂單。

01 HBM在AIGC中的優(yōu)勢

直接地說，HBM將會讓服務器的計算能力得到提升。由于短時間內處理大量數(shù)據(jù)，AI服務器對帶寬提出了更高的要求。HBM的作用類似于數(shù)據(jù)的“中轉站”，就是將使用的每一幀、每一幅圖像等圖像數(shù)據(jù)保存到幀緩存區(qū)中，等待GPU調用。與傳統(tǒng)內存技術相比，HBM具有更高帶寬、更多I/O數(shù)量、更低功耗、更小尺寸，能夠讓AI服務器在數(shù)據(jù)處理量和傳輸速率有大幅提升。

來源：rambus

可以看到HBM在帶寬方面有著“碾壓”級的優(yōu)勢。如果 HBM2E 在 1024 位寬接口上以 3.6Gbps 的速度運行，那么就可以得到每秒 3.7Tb 的帶寬，這是 LPDDR5 或 DDR4 帶寬的 18 倍以上。

除了帶寬優(yōu)勢，HBM可以節(jié)省面積，進而在系統(tǒng)中安裝更多GPU。HBM 內存由與 GPU 位于同一物理封裝上的內存堆棧組成。

這樣的架構意味著與傳統(tǒng)的 GDDR5/6 內存設計相比，可節(jié)省大量功耗和面積，從而允許系統(tǒng)中安裝更多 GPU。隨著 HPC、AI 和數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集的規(guī)模不斷增長，計算問題變得越來越復雜，GPU 內存容量和帶寬也越來越大是一種必需品。H100 SXM5 GPU 通過支持 80 GB（五個堆棧）快速 HBM3 內存，提供超過 3 TB/秒的內存帶寬，是 A100 內存帶寬的 2 倍。

過去對于HBM來說，價格是一個限制因素。但現(xiàn)在大模型市場上正處于百家爭鳴時期，對于布局大模型的巨頭們來說時間就是金錢，因此“貴有貴的道理”的HBM成為了大模型巨頭的新寵。隨著高端GPU需求的逐步提升，HBM開始成為AI服務器的標配。

目前英偉達的A100及H100，各搭載達80GB的HBM2e及HBM3，在其最新整合CPU及GPU的Grace Hopper芯片中，單顆芯片HBM搭載容量再提升20%，達96GB。

AMD的MI300也搭配HBM3，其中，MI300A容量與前一代相同為128GB，更高端MI300X則達192GB，提升了50%。

預期Google將于2023年下半年積極擴大與Broadcom合作開發(fā)AISC AI加速芯片TPU也計劃搭載HBM存儲器，以擴建AI基礎設施。

02 存儲廠商加速布局

這樣的“錢景”讓存儲巨頭們加速對HBM內存的布局。目前，全球前三大存儲芯片制造商正將更多產能轉移至生產HBM，但由于調整產能需要時間，很難迅速增加HBM產量，預計未來兩年HBM供應仍將緊張。

HBM的市場主要還是被三大DRAM巨頭把握。不過不同于DRAM市場被三星領先，SK海力士在HBM市場上發(fā)展的更好。如開頭所說，SK海力士開發(fā)了第一個HBM產品。2023年4月，SK 海力士宣布開發(fā)出首個24GB HBM3 DRAM產品，該產品用TSV技術將12個比現(xiàn)有芯片薄40%的單品DRAM芯片垂直堆疊，實現(xiàn)了與16GB產品相同的高度。同時，SK海力士計劃在2023年下半年準備具備8Gbps數(shù)據(jù)傳輸性能的HBM3E樣品，并將于2024年投入量產。

國內半導體公司對HBM的布局大多圍繞著封裝及接口領域。

國芯科技目前正在研究規(guī)劃合封多HBM內存的2.5D的芯片封裝技術，積極推進Chiplet技術的研發(fā)和應用。

通富微電公司2.5D/3D生產線建成后，將實現(xiàn)國內在HBM高性能封裝技術領域的突破。

佰維存儲已推出高性能內存芯片和內存模組，將保持對HBM技術的持續(xù)關注。

瀾起科技PCIe 5.0/CXL 2.0 Retimer芯片實現(xiàn)量產，該芯片是瀾起科技PCIe 4.0 Retimer產品的關鍵升級，可為業(yè)界提供穩(wěn)定可靠的高帶寬、低延遲PCIe5.0/ CXL 2.0互連解決方案。

HBM雖好但仍需冷靜，HBM現(xiàn)在依舊處于相對早期的階段，其未來還有很長的一段路要走。而可預見的是，隨著越來越多的廠商在AI和機器學習等領域不斷發(fā)力，內存產品設計的復雜性正在快速上升，并對帶寬提出了更高的要求，不斷上升的寬帶需求將持續(xù)驅動HBM發(fā)展。

HBM火熱反映了AIGC的帶動能力。那么除了HBM和GPU，是否還有別的產品在這波新風潮中能夠順勢發(fā)展？

03 談談其他被帶火的芯片

FPGA的優(yōu)勢開始顯現(xiàn)

FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場可編程門陣列）是一種集成電路，具有可編程的邏輯元件、存儲器和互連資源。不同于ASIC（專用集成電路），F(xiàn)PGA具備靈活性、可定制性、并行處理能力、易于升級等優(yōu)勢。

通過編程，用戶可以隨時改變FPGA的應用場景，F(xiàn)PGA可以模擬CPU、GPU等硬件的各種并行運算。因此，在業(yè)內也被稱為“萬能芯片”。

FPGA對底層模型頻繁變化的人工智能推理需求很有意義。FPGA 的可編程性超過了 FPGA 使用的典型經濟性。需要明確的是，F(xiàn)PGA 不會成為使用數(shù)千個 GPU 的大規(guī)模人工智能系統(tǒng)的有力競爭對手，但隨著人工智能進一步滲透到電子領域，F(xiàn)PGA 的應用范圍將會擴大。

FPGA相比GPU的優(yōu)勢在于更低的功耗和時延。GPU無法很好地利用片上內存，需要頻繁讀取片外的DRAM，因此功耗非常高。FPGA可以靈活運用片上存儲，因此功耗遠低于GPU。

6月27日，AMD宣布推出AMD Versal Premium VP1902自適應片上系統(tǒng)（SoC），是基于FPGA的自適應SoC。這是一款仿真級、基于小芯片的設備，能夠簡化日益復雜的半導體設計的驗證。據(jù)悉，AMD VP1902將成為全球最大的FPGA，對比上一代產品（Xilinx VU19P），新的VP1902增加了Versal功能，并采用了小芯片設計，使FPGA的關鍵性能增加了一倍以上。

東興證券研報認為，F(xiàn)PGA憑借其架構帶來的時延和功耗優(yōu)勢，在AI推理中具有非常大的優(yōu)勢。浙商證券此前研報亦指出，除了GPU以外，CPU+FPGA的方案也能夠滿足AI龐大的算力需求。

不同于HBM被海外公司壟斷，國內公司FPGA芯片已經有所積累。

安路科技主營業(yè)務為FPGA芯片和專用EDA軟件的研發(fā)、設計和銷售，產品已廣泛應用于工業(yè)控制、網絡通信、消費電子等領域。紫光國微子公司紫光同創(chuàng)是專業(yè)的FPGA公司，設計和銷售通用FPGA芯片。紫光國微曾在業(yè)績說明會上表示，公司的FPGA芯片可以用于AI領域。東土科技主要開展FPGA芯片的產業(yè)化工作，公司參股公司中科億海微團隊自主開發(fā)了支撐其FPGA產品應用開發(fā)的EDA軟件。

國產替代新思路：存算一體+Chiplet

能否利用我們現(xiàn)在可用的工藝和技術來開發(fā)在性能上可以跟英偉達對標的 AI 芯片呢？一些“新思路”出現(xiàn)了，例如存算一體+Chiplet。

存算分離會導致算力瓶頸。AI技術的快速發(fā)展，使得算力需求呈爆炸式增長。在后摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統(tǒng)的有效帶寬，系統(tǒng)算力增長步履維艱。例如，8塊1080TI 從頭訓練BERT模型需99天。存算一體架構沒有深度多層級存儲的概念，所有的計算都放在存儲器內實現(xiàn)，從而消除了因為存算異構帶來的存儲墻及相應的額外開銷；存儲墻的消除可大量減少數(shù)據(jù)搬運，不但提升了數(shù)據(jù)傳輸和處理速度，而且能效比得以數(shù)倍提升。

一方面，存算一體架構與傳統(tǒng)架構處理器處理同等算力所需的功耗會降低；另一方面，存算一體的數(shù)據(jù)狀態(tài)都是編譯器可以感知的，因此編譯效率很高，可以繞開傳統(tǒng)架構的編譯墻。

美國亞利桑那州立大學的學者于 2021 年發(fā)布了一種基于 Chiplet 的 IMC 架構基準測試仿真器 SIAM, 用于評估這種新型架構在 AI 大模型訓練上的潛力。SIAM 集成了器件、電路、架構、片上網絡 (NoC)、封裝網絡 (NoP) 和 DRAM 訪問模型，以實現(xiàn)一種端到端的高性能計算系統(tǒng)。SIAM 在支持深度神經網絡 (DNN) 方面具有可擴展性，可針對各種網絡結構和配置進行定制。其研究團隊通過使用 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 數(shù)據(jù)集對不同的先進 DNN 進行基準測試來展示 SIAM 的靈活性、可擴展性和仿真速度。據(jù)稱，相對于英偉達 V100 和 T4 GPU, 通過 SIAM 獲得的chiplet +IMC 架構顯示 ResNet-50 在ImageNet 數(shù)據(jù)集上的能效分別提高了 130 和 72。

這意味著，存算一體 AI 芯片有希望借助Chiplet技術和 2.5D / 3D 堆疊封裝技術實現(xiàn)異構集成，從而形成大型計算系統(tǒng)。存算一體 + Chiplet 組合似乎是一種可行的實現(xiàn)方式，據(jù)稱億鑄科技正在這條路上探索，其第一代存算一體 AI 大算力商用芯片可實現(xiàn)單卡算力 500T 以上，功耗在 75W 以內。也許這將開啟 AI 算力第二增長曲線的序幕。

04 結語

世界人工智能大會上，AMD CEO蘇姿豐表示，未來十年一定會出現(xiàn)一個大型計算超級周期，因此，目前正是一個成為技術供應商的好時機，同時也是與一些將會利用這些技術開發(fā)不同應用的客戶合作的好時機。

沒有人想要一個只有一個主導者的行業(yè)。大模型市場能否讓芯片行業(yè)擁有新的市場格局，能否讓新玩家出現(xiàn)？

“大模型市場對芯片行業(yè)帶來了新的市場格局和機會。通過推動AI芯片的發(fā)展、促進云計算和數(shù)據(jù)中心市場的增長以及引發(fā)競爭格局變化，大模型的興起為芯片行業(yè)帶來了新的發(fā)展方向。

需要注意的是，芯片行業(yè)是一個高度競爭和技術密集的行業(yè)。進入該行業(yè)需要龐大的資金和技術資源，以滿足復雜的制造和研發(fā)要求。盡管大模型市場為新玩家提供了機會，但他們需要克服技術、資金和市場等方面的挑戰(zhàn)，才能在競爭激烈的芯片行業(yè)中獲得成功?！盋hatgpt如是回應。

審核編輯：劉清