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AI热潮为高带宽存储器带来新机遇 立体封装成本及互连技术成竞争关键

  • 杨东沂
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为满足人工智能及深度学习密集平行运算需求,2016~2017年GPU芯片厂商如Nvidia、AMD推出的新款芯片Tesla P100/ Quadro GP100、Radeon Vega等,都选择搭载具有高带宽及垂直堆叠的HBM2 (Second-Generation High Bandwidth Memory)高频存储器。

高带宽垂直堆叠存储器发展迄今,除上述HBM类型外,HMC(Hybrid Memory Cube)为另一类型。两者皆采多层DRAM晶粒(Die)加上Logic Die垂直堆叠封装的形态,基本上,HBM及HMC各自偏向2.5D、3D封装堆叠技术。

目前藉晶圆级封装技术生产导入最新HBM2架构的芯片制造厂商有海力士(SK Hynix)、三星(Samsung)及晶圆代工大厂台积电,台积电采CoWoS制程 (Chip on Wafer on Substrate);而以HMC存储器架构导入量产制造的仅以美光(Micron)/英特尔(Intel)阵营为主。

从英特尔收购Nervana后推出的深度学习应用芯片Lake Crest可发现,该芯片配置的是HBM2,因此,HBM架构无疑是2017年GPU厂商在高效能运算(HPC)配置上存储器的主要发展方向。

然HBM2的高封装成本及互连技术课题,仍是影响该类型产品应用及扩散进度的关键。DIGITIMES Research观察,GPU用存储器仍会维持HBM/GDDR并存态势。若2018年可量产GDDR6(Graphics Double Data Rate)的话,在高效能运算配置将采HBM2/GDDR6,而中低阶产品则以搭载GDDR5/GDDR5X为主要方向。

HBM产业Ecosystem
资料来源:DIGITIMES Research,2017/7

内文目录

  • AI追求高带宽高效能 存储器配置从GDDR走向HBM/HMC
  • HBM透过2.5D封装实现异质芯片互连解决方案 产业链更为环环相扣
  • HMC由美系阵营带头发表新标准 采用产品声势略逊
  • HBM2/GDDR6将成为高阶GPU芯片配置标准
  • 结语

图表目录

  • 显卡、高效能运算用存储器配置演进及应用
  • HBM与HMC存储器结构比较
  • HBM的基本结构
  • 2通道/4层DRAM Die堆叠结构
  • Pseudo Channel机制提高带宽利用率
  • 12 个图表

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