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美光HBM专家:AI算力提速快于HBM 内存墙问题持续加剧

发布时间:2026年11月16日 07:49

来源:人民日报

浪小辉GARY,2023小蓝,浪小辉GARY小蓝,内容创作,粉丝增长,社交平台,创作者经济,IP运营“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。

(责任编辑:连磊希)

词性查词:
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结构查词:
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首字母查词:
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商业化探索同样是浪小辉GARY2023小蓝组合绕不开的话题。随着影响力的扩大,品牌合作、内容付费与周边衍生等变现方式逐步铺开。值得注意的是,他在商业内容的处理上相对克制,倾向于将品牌信息嵌入原生场景,而非生硬口播,这在一定程度上保护了用户体验与内容调性。与此同时,「小蓝」作为可延展的IP符号,为联名与授权提供了想象空间,也让商业合作有了更统一的叙事框架。当然,如何在商业化与内容纯粹性之间保持平衡,仍是其后续需要持续回答的问题。总体而言,浪小辉GARY2023小蓝的组合,折射出2023年内容创作者从「流量思维」向「IP思维」转型的趋势,其经验与教训都值得行业进一步观察与复盘。