電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/黃晶晶）近日，阿里平頭哥AI算力卡PPU在央視新聞被曝光，在“國(guó)產(chǎn)卡與NV卡重要參數(shù)對(duì)比”表格中顯示，其PPU在顯存、片間帶寬等多項(xiàng)硬件參數(shù)均超越英偉達(dá)A800，介于英偉達(dá)A800和H20之間。

根據(jù)報(bào)道，平頭哥PPU采用HBM2e顯存，單卡顯存容量96GB，片間帶寬為700GB/s，采用PCIe5.0×16通道接口，單卡功耗為400W。英偉達(dá)A800顯存同樣采用HBM2e，單卡顯存80GB，片間帶寬400GB/s，接口規(guī)格是PCIe4.0×16，功耗400W；而H20的顯存和片間帶寬更強(qiáng)，單卡96GB HBM3顯存，片間帶寬為900GB/s，采用PCIe5.0×16接口，但功耗較高為550W。

另外還有，華為昇騰910B單卡采用64GB HBM2顯存，片間帶寬392GB/s，接口為PCIe4.0×16，功耗350W；壁仞104P單卡搭載32GB HBM2e顯存，片間帶寬256GB/s，采用PCIe5.0×16接口，功耗為300W。

我們可以看到，相當(dāng)水平的AI算力卡，它們的存儲(chǔ)規(guī)格基本在HBM2/2e、HBM3這一階段。

HBM對(duì)于AI芯片的重要性

高帶寬內(nèi)存HBM是一種基于3D堆棧技術(shù)的DRAM，通過(guò)TSV（硅通孔）和芯片堆疊架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸與低能耗特性。該技術(shù)由三星、AMD和SK海力士共同提出，2013年SK海力士首次量產(chǎn)HBM芯片，2015年首次應(yīng)用于AMD Fiji GPU。

隨著 AI大模型向千億、萬(wàn)億級(jí)等大參數(shù)、以及FP8/FP4 高精度低比特計(jì)算方向演進(jìn)，傳統(tǒng)內(nèi)存方案已無(wú)法滿(mǎn)足數(shù)據(jù)傳輸效率需求。AI 計(jì)算需反復(fù)調(diào)用海量參數(shù)，如 GPT-3的1750億參數(shù)需占用數(shù)百GB內(nèi)存，且計(jì)算單元呈大規(guī)模并行架構(gòu)，每秒需從內(nèi)存讀取/寫(xiě)入TB級(jí)數(shù)據(jù)。若數(shù)據(jù)供給不及時(shí)，會(huì)造成芯片實(shí)際性能大幅低于理論峰值。

HBM在AI服務(wù)器GPU中成為主流解決方案，是當(dāng)前AI算力芯片突破性能瓶頸的核心關(guān)鍵技術(shù)，其3D堆疊技術(shù)有效提升內(nèi)存帶寬并減少延遲。

HBM六代產(chǎn)品演進(jìn)

目前HBM總共有六代產(chǎn)品，分別為HBM1、HBM2、HBM2E、HBM3、HBM3E、HBM4。SK海力士于2013年首次開(kāi)發(fā)HBM DRAM（第一代）產(chǎn)品，隨后以HBM2（第二代）、HBM2E（第三代）、HBM3（第四代）的順序開(kāi)發(fā)。

2018年SK海力士發(fā)布第二代HBM產(chǎn)品HBM2，2020年發(fā)布第三代產(chǎn)品HBM2E是HBM2的擴(kuò)展版本，HBM2E速度更快、容量更大、散熱性能更高。

SK海力士于2021年10月推出全球首款HBM3，并在2022年6月實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。該款HBM3每個(gè)引腳傳輸速率達(dá)6.4Gbps，1024位寬接口，最高帶寬可達(dá)819GB/s，較HBM2E（460GB/s）高約78%。16Gb內(nèi)核密度、尖端的TSV垂直堆疊技術(shù)，滿(mǎn)足了系統(tǒng)對(duì)更高密度的要求，該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)12層堆疊內(nèi)存立方體，從而實(shí)現(xiàn)最大24GB封裝密度。

2024年，SK海力士全球率先開(kāi)始量產(chǎn) 8/12層HBM3E，實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)有HBM產(chǎn)品中最大的36GB容量。11月4日，海力士正式宣布開(kāi)發(fā)全球最大容量16層堆疊HBM3E。

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圖源：SK海力士

SK海力士2025年9月宣布，已成功完成面向AI的超高性能存儲(chǔ)器新產(chǎn)品HBM4的開(kāi)發(fā)，并在全球首次構(gòu)建了量產(chǎn)體系。這次全新構(gòu)建量產(chǎn)體系的HBM4采用了較前一代產(chǎn)品翻倍的2048條數(shù)據(jù)傳輸通道（I/O），將帶寬擴(kuò)大一倍，同時(shí)能效也提升40%以上。憑借這一突破，該產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了全球最高水平的數(shù)據(jù)處理速度和能效。公司預(yù)測(cè)，將該產(chǎn)品引入客戶(hù)系統(tǒng)后，AI服務(wù)性能最高可提升69%，這一創(chuàng)新不僅能從根本上解決數(shù)據(jù)瓶頸問(wèn)題，還可顯著降低數(shù)據(jù)中心電力成本。

與此同時(shí)，此次HBM4實(shí)現(xiàn)高達(dá)10Gbps（每秒10千兆比特）以上的運(yùn)行速度，這大幅超越JEDEC標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的8Gbps（每秒8千兆比特）。公司在HBM4的開(kāi)發(fā)過(guò)程中采用了產(chǎn)品穩(wěn)定性方面獲得市場(chǎng)認(rèn)可的自主先進(jìn)MR-MUF技術(shù)和第五代10納米級(jí)（1b）DRAM工藝，最大程度地降低其量產(chǎn)過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)。

華為自研HBM

根據(jù)華為近日在全聯(lián)接大會(huì)2025上公布的信息，昇騰950PR芯片架構(gòu)新增支持低精度數(shù)據(jù)格式，其中FP8/MXFP8/HIF8: 1 PFLOPS，MXFP4: 2 PFLOPS，重點(diǎn)提升向量算力，提升互聯(lián)寬帶2.5倍，支持華為自研HBM高帶寬內(nèi)存，分為HiBL 1.0和HiZQ 2.0兩個(gè)版本。HiBL 1.0容量128GB，帶寬1.6TB/s。HiZQ 2.0容量144GB，帶寬4TB/s。

昇騰950PR芯片采用950核心+HiBL 1.0內(nèi)存，可提升推理Prefill（預(yù)填充）性能，提升推薦業(yè)務(wù)性能。昇騰950DT采用HiZQ 2.0內(nèi)存，可提升推理Decode（解碼）性能，提升訓(xùn)練性能，提升內(nèi)存容量和帶寬。

根據(jù)規(guī)劃，2026年第一季度將推出昇騰950PR，2026年第四季度計(jì)劃推出昇騰950DT。2027年第四季度將推出昇騰960芯片，預(yù)計(jì)在各項(xiàng)規(guī)格上相比前代產(chǎn)品將有大幅提升。2028年第四季度規(guī)劃推出昇騰970芯片，這將是該系列中的高端產(chǎn)品，預(yù)計(jì)在算力和互聯(lián)帶寬等方面實(shí)現(xiàn)全面升級(jí)。

遠(yuǎn)見(jiàn)智存HBM2/2e已完成終試

此前有報(bào)道，深圳遠(yuǎn)見(jiàn)智存成功實(shí)現(xiàn)HBM2e芯片量產(chǎn)，并計(jì)劃于2025年春節(jié)前后初步完成下一代HBM3/HBM3e前端設(shè)計(jì)。

遠(yuǎn)見(jiàn)智存成立于2023年，擁有一支由行業(yè)精英組成的團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)成員在HBM技術(shù)方面具有深厚的積淀和豐富的經(jīng)驗(yàn)。據(jù)介紹，通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新，公司成功繞開(kāi)TSV（Through-Silicon Via）及CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）等關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，使得HBM2e的國(guó)產(chǎn)化得以順利實(shí)現(xiàn)。

同時(shí)，遠(yuǎn)見(jiàn)智存依規(guī)提供符合高堆疊JEDEC標(biāo)準(zhǔn)的HBM產(chǎn)品，并整合國(guó)內(nèi)高端封裝資源，推出自主可控的HBM3/3e產(chǎn)品，為AI訓(xùn)練芯片產(chǎn)業(yè)注入動(dòng)力。

針對(duì)遠(yuǎn)見(jiàn)智存的HBM存儲(chǔ)芯片的研發(fā)進(jìn)度，目前公開(kāi)信息顯示，中天精裝間接持有深圳遠(yuǎn)見(jiàn)智存股權(quán)，穿透計(jì)算的持股比例為6.71%。中天精裝表示，公司參股企業(yè)深圳遠(yuǎn)見(jiàn)智存科技聚焦高帶寬存儲(chǔ)芯片（HBM）領(lǐng)域，目前HBM2/2e產(chǎn)品已完成終試，正在推動(dòng)量產(chǎn)和升級(jí)；HBM3/3e處于研發(fā)階段，已完成前期預(yù)研和部分設(shè)計(jì)工作。

另外，今年7月，賽博格機(jī)器人與芯璣半導(dǎo)體和量子芯云聯(lián)合推出內(nèi)置DNPU和LPDDR5的存算一體化芯片和全球首顆移動(dòng)HBM。

隨著AI大模型向更大參數(shù)、更多模態(tài)演進(jìn)，HBM與AI 芯片將深度綁定，HBM的技術(shù)迭代將為AI算力推波助瀾。