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AI芯片演进推高内存需求：HBM以垂直堆叠与宽I/O突破带宽瓶颈，三星zHBM正在开发中
发生了什么
三星发布关于AI与AI芯片演进及HBM技术的系列文章第1部分，内容为技术背景介绍。文章说明AI芯片（GPU、AI专用ASIC、CPU）的分工，指出在decode阶段较小batch size下内存带宽可能成为关键性能瓶颈，并介绍KV cache随上下文长度和并发请求增加而增长的数据存储需求。文章回顾GPU传统上使用GDDR提供高内存带宽，但GDDR器件围绕GPU放置在板上，增加内存需要额外空间和布线，提高每引脚数据速率也会增加功耗、散热和信号完整性方面的挑战。HBM通过垂直堆叠与宽I/O接口（经由TSV连接多个DRAM裸片）应对该挑战，带来高带宽、更高容量、更高能效和更小封装面积四方面优势。文章还提到HBM代际演进方向包括堆叠层数从8层提高到12层和16层、更高密度DRAM裸片以及先进逻辑工艺基底下die。三星zHBM目前正处于开发中（currently under development），采用将内存直接堆叠在计算器件之上的3D集成方式以缩短数据路径。文章为信息性内容，三星声明不对其准确性或完整性作任何保证。
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受影响器件与厂商
来源与时间
来源：Samsung Semiconductor Newsroom · 2026/10/28 · 查看原始来源
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