HBM4如何賦能下一代人工智能

（本文編譯自Electronic Design）

DeepSeek R1的問世在人工智能領域引發巨大震動，這不僅源于其卓越的性能表現，更在于其研發規模的空前體量。這款擁有6710億參數的開源語言模型，訓練過程耗費超20萬億個tokens，動用了數以萬計的英偉達H100圖形處理器（GPU），直觀印證了大語言模型（LLMs）領域對數據的海量需求。

H100 GPU之所以能承載如此龐大的數據吞吐量，核心在于其搭載的第三代高帶寬內存（HBM3）。每顆H100 SXM GPU配備80GB容量的HBM3內存，可提供3.35TB/s的帶寬。盡管這相較于前代產品已是質的飛躍，但內存容量與帶寬的增長速度，仍難以跟上人工智能模型指數級擴張的步伐。

以英偉達前一代A100 GPU為例，其最初配備40GB容量的第二代高帶寬內存（HBM2），帶寬為1.55TB/s，H100的顯存容量與帶寬實現了翻倍提升。然而在過去兩年，人工智能模型的規模增長超過百倍，內存技術的迭代速度被遠遠甩在身后。

這一差距凸顯出人工智能發展進程中的核心瓶頸：傳統存儲技術已無法滿足現代人工智能訓練對帶寬與容量的雙重需求。海量數據集需要被高速調取和處理，若內存容量不足、性能滯后，人工智能計算資源的效能將大打折扣。

高帶寬內存應運而生

高帶寬內存（HBM）的出現正是為了破解這一難題（見下表）。通過垂直堆疊存儲芯片，并借助超寬高速接口實現互聯，相比傳統存儲架構，HBM在性能與容量上實現了跨越式突破，迅速成為承載先進人工智能工作負載的首選存儲方案。

表1：HBM在容量與性能上實現雙重躍升

HBM內存的演進歷程令人矚目。其初代產品的數據傳輸速率為1Gb/s，單個3D堆疊體最多集成8顆16Gb的存儲芯片。而作為第三代高帶寬內存（HBM3）增強版的HBM3e，其數據傳輸速率提升至9.6Gb/s，器件可支持堆疊16顆32Gb的存儲芯片，單器件總容量達到64GB。

為解決人工智能訓練、高性能計算（HPC）及其他高負載應用場景下的內存瓶頸，行業對下一代高帶寬內存產品HBM4的問世翹首以盼。近期，固態技術協會（JEDEC）正式發布HBM4內存標準，預示著行業將迎來又一次重大技術突破。

JEDEC已就高達6.4Gb/s的速率等級達成初步協議。此外，HBM4采用2048位寬的接口設計，帶寬是前代HBM產品的兩倍，這使得在相同數據傳輸速率下，HBM4的內存帶寬較初代HBM3翻倍，同時比HBM3e標準支持的帶寬高出33%。這意味著數據存取與處理速度將大幅提升，助力人工智能模型實現前所未有的高效訓練與運行。

HBM4還集成了先進的可靠性、可用性與可維護性（RAS）功能。這一點在由數千顆圖形處理器組成的大規模并行計算架構中至關重要，此類系統平均每數小時就可能發生一次硬件故障。更高的可靠性是保障系統性能穩定、最大限度縮短停機時間的關鍵所在。

要充分釋放HBM4的性能潛力，高性能的內存控制器不可或缺。目前市面上主流的控制器產品均支持JEDEC制定的6.4Gb/s標準，可與第三方或客戶定制的物理層（PHY）解決方案搭配，構建完整的HBM4內存子系統。

HBM4的應用挑戰

HBM4的落地應用面臨諸多新挑戰。首要難題是如何在更高速率下應對數據并行處理的復雜性。新一代HBM4控制器內置更精密的重排序邏輯，通過優化輸出的HBM事務與輸入的HBM讀取數據，確保高帶寬數據接口在功耗可控的前提下始終保持高效利用狀態。

另一項挑戰在于熱管理。隨著性能的提升，HBM內存控制器必須警惕熱熱點（thermal hotspot）的產生風險。對此，下一代HBM4控制器專門設計了相應機制，允許主機系統讀取存儲裸片的溫度狀態，從而幫助系統在熱參數范圍內實現高效統籌管理。

生成式人工智能時代正加速到來，性能更先進、數據需求量更大的模型將不斷涌現，內存帶寬的重要性再怎么強調都不為過。推動下一代人工智能發展，需要進一步挖掘HBM4乃至更先進內存產品的性能潛力。芯片設計人員正著眼未來，勾勒人工智能革命的發展藍圖，助力科研與開發人員不斷突破技術邊界，探索更多創新可能。