美光HBM专家：AI算力提速快于HBM 内存墙问题持续加剧
“内存墙依旧存在，甚至情况或许还在进一步恶化。”美光HBM设计架构方向专家拉古·斯里拉马内尼（Ragu Sriramaneni）于当地时间23日在美国斯坦福大学举办的半导体学术会议Hot Chips 2026上发表上述观点。 内存墙指负责运算的芯片性能飞速提升，但负责传输数据的内存跟不上运算速度，由此产生的性能瓶颈。进入人工智能时代后，这一瓶颈非但没有缓解，反而愈发严重。 斯里拉马内尼表示，AI芯片的运算性能每两年约提升3倍，但承担数据供给的HBM（高带宽内存）同期性能提升还不到2倍。即便搭载运算能力再强的芯片，如果数据传输通道狭窄，最终性能也会被通道速度所束缚。他预判：“打破运算单元与内存之间的边界，全新架构设计，将会是翻越内存墙的一条路径。” 斯里拉马内尼以一款将2颗GPU与8颗12层HBM4集成在一起的最新封装产品举例，该封装整体芯片面积当中，内存占比约90%。也就是说，内存占用的芯片面积，是负责运算的GPU的8倍以上。他称：“HBM体积还不及一枚邮票，却需要设计、工艺、封装技术全部完美匹配，是难度最高的产品。” 内存占用面积过大，也带来供给端的压力。要生产同等容量产品，HBM消耗的硅片晶圆数量约为普通DDR5内存的3倍。这意味着同一工厂，HBM的产出数量会被大幅压缩。斯里拉马内尼解释：“技术代际迭代，该差距还在持续拉大。速度提升、芯片尺寸变大、堆叠层数增加，都会同步推高所需芯片面积。” 散热问题也越来越成为发展阻碍。他补充，随着数据交互速率不断提高，散热已经成为设计阶段需要优先考量的约束条件。HBM为多层DRAM堆叠结构，发热最严重的底层产生的热量，需要穿透全部堆叠层，传导至带有散热装置的顶层。而DRAM一旦温度过高，就极易出现故障。他表示行业现已进入先测算散热，再搭建芯片架构的阶段，液冷散热、芯片超薄贴合等技术正成为主流解决方案。 上述各类难题，都体现在美光近期开启量产的第六代产品HBM4之上。HBM将数据通路与存储单元相较上一代扩充一倍，大幅提升单次数据处理量，单颗Cube带宽可达每秒2.8TB。美光正将该产品供应给英伟达下一代AI芯片Vera Rubin。
吉林黑龙江多地遇强对流冰雹天气 局地农作物受损
近日，吉林、黑龙江多地遭遇强对流冰雹天气，短时强降雨、雷电、大风与冰雹叠加出现，给当地群众生产生活带来明显影响。据气象部门监测，此次强对流过程主要影响吉林中东部和黑龙江中南部部分地区，冰雹直径普遍在5至15毫米之间，局地超过20毫米，伴随阵风可达7至9级，部分时段小时雨强较大。突如其来的冰雹天气让不少市民措手不及，户外车辆、临时搭建物和设施农业成为主要受影响对象。
从影响范围看，吉林长春、四平、吉林市部分乡镇以及黑龙江哈尔滨、绥化、齐齐哈尔等地均出现不同程度冰雹。有市民拍摄的视频显示，冰雹密集落下时地面迅速泛白，部分路段短时积水明显，车辆行驶速度放缓。农业方面，正处于生长关键期的玉米、大豆及部分经济作物受到一定冲击，个别地块出现叶片破损、倒伏现象。当地农业农村部门已组织人员开展灾情排查，指导农户做好田间管理和补救措施，力争把损失降到最低。
气象专家表示，东北地区夏季冷暖空气交汇频繁，午后至傍晚大气不稳定能量较高，容易触发强对流天气。冰雹具有局地性强、持续时间短、破坏力大的特点，公众需密切关注短时临近预报预警。此次过程中，多地气象台提前发布冰雹橙色、黄色预警信号，并通过短信、新媒体等渠道提醒公众减少户外活动，注意防范雷电、大风和短时强降雨可能引发的城市内涝、道路湿滑等次生灾害。
针对强对流冰雹天气，相关部门提醒，户外人员应尽快进入坚固建筑物内避险，远离广告牌、临时搭建物和大树；驾驶员遇冰雹时应降低车速，必要时选择安全地点停车躲避；农户可提前加固棚舍、覆盖防雹网，灾后及时清理破损枝叶并加强肥水管理。随着天气系统移动，预计未来几天吉林、黑龙江部分地区仍有阵雨或雷阵雨，局地可能伴有强对流，公众需持续关注最新天气预报，合理安排出行和农事活动。
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“内存墙依旧存在，甚至情况或许还在进一步恶化。”美光HBM设计架构方向专家拉古·斯里拉马内尼（Ragu Sriramaneni）于当地时间23日在美国斯坦福大学举办的半导体学术会议Hot Chips 2026上发表上述观点。 内存墙指负责运算的芯片性能飞速提升，但负责传输数据的内存跟不上运算速度，由此产生的性能瓶颈。进入人工智能时代后，这一瓶颈非但没有缓解，反而愈发严重。 斯里拉马内尼表示，AI芯片的运算性能每两年约提升3倍，但承担数据供给的HBM（高带宽内存）同期性能提升还不到2倍。即便搭载运算能力再强的芯片，如果数据传输通道狭窄，最终性能也会被通道速度所束缚。他预判：“打破运算单元与内存之间的边界，全新架构设计，将会是翻越内存墙的一条路径。” 斯里拉马内尼以一款将2颗GPU与8颗12层HBM4集成在一起的最新封装产品举例，该封装整体芯片面积当中，内存占比约90%。也就是说，内存占用的芯片面积，是负责运算的GPU的8倍以上。他称：“HBM体积还不及一枚邮票，却需要设计、工艺、封装技术全部完美匹配，是难度最高的产品。” 内存占用面积过大，也带来供给端的压力。要生产同等容量产品，HBM消耗的硅片晶圆数量约为普通DDR5内存的3倍。这意味着同一工厂，HBM的产出数量会被大幅压缩。斯里拉马内尼解释：“技术代际迭代，该差距还在持续拉大。速度提升、芯片尺寸变大、堆叠层数增加，都会同步推高所需芯片面积。” 散热问题也越来越成为发展阻碍。他补充，随着数据交互速率不断提高，散热已经成为设计阶段需要优先考量的约束条件。HBM为多层DRAM堆叠结构，发热最严重的底层产生的热量，需要穿透全部堆叠层，传导至带有散热装置的顶层。而DRAM一旦温度过高，就极易出现故障。他表示行业现已进入先测算散热，再搭建芯片架构的阶段，液冷散热、芯片超薄贴合等技术正成为主流解决方案。 上述各类难题，都体现在美光近期开启量产的第六代产品HBM4之上。HBM将数据通路与存储单元相较上一代扩充一倍，大幅提升单次数据处理量，单颗Cube带宽可达每秒2.8TB。美光正将该产品供应给英伟达下一代AI芯片Vera Rubin。
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