高带宽存储器 (HBM) 技术推动 AI 应用发展

逍遥设计自动化

引言
高带宽存储器 (HBM) 正逐渐成为 AI 加速器、图形处理单元 (GPU) 和高性能计算 (HPC) 的关键技术之一。随着 AI 模型（尤其是参数规模达数万亿的超大语言模型）对实时训练和推断性能需求的提升，存储器带宽与容量的升级变得尤为重要。本文将详细探讨 HBM 的发展历程、技术驱动因素、制造挑战及未来趋势[1]。

HBM 技术的发展
% Q( o  G3 r* |4 _: i- GHBM 的研发始于 2008 年，当时的目标是解决传统计算存储技术功耗高和占用空间大的问题。通过引入更多 I/O 通道，HBM 实现了在保持功耗稳定的前提下提升带宽。例如，与 GDDR5 DRAM 只能提供 28 GB/s 的带宽相比，HBM 第二代通过 1,024 个 I/O 通道，实现了 307.2 GB/s 的突破。

HBM 技术的持续迭代带来了 HBM3 的广泛应用以及 HBM4 的即将问世。HBM4 将数据线从 HBM3 的 1,024 条增加到 2,048 条，大幅提升带宽，同时集成更高效的堆叠技术以解决热应力与功耗问题。

推动 HBM 技术的核心因素
* ]( ^9 G6 F0 c* K1 t1. 硅穿孔 (TSV)
TSV 实现了垂直连接堆叠的 DRAM 芯片，增强了数据吞吐能力。底层的缓冲/逻辑芯片为数据传输提供路径。

2. 微凸点和底填材料
/ I5 w! y0 M/ n: \; |2 _3 a微凸点确保了层间连接的可靠性，非导电薄膜 (NCF) 和热压键合 (TCB) 等创新技术进一步提升了连接效率，减少了缺陷。
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3. 先进封装技术
HBM采用2.5D 硅中介层技术，通过集成高密度堆叠和处理器连接，实现了比传统平面 SoC 更短、更快且更可靠的数据路径。

下图展示了一个针对最大数据吞吐量优化的 HBM 堆叠结构：
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图 1：HBM 堆叠结构，展现多层 DRAM 与底层逻辑芯片的集成。

HBM 制造面临的挑战
尽管 HBM 技术优势明显，其生产过程仍然复杂且昂贵。主要挑战包括：
" C4 W# ~$ o; x( g" j+ F# z0 f热和机械应力
TSV 和微凸点容易因热循环引发分层或金属桥接等问题。

. t5 }% w+ m) [0 u7 F. G翘曲问题
堆叠材料的热膨胀系数差异会导致应力集中，特别是在底层芯片和首层存储芯片之间，以及微凸点连接处。
) Y7 O: i! v2 Y% {6 ?; B- q
# O+ P' E0 J; W& N+ I可靠性测试
高温寿命 (HTOL)、无偏湿度应力测试 (uHAST) 等测试用于检测潜在问题并确保长期使用可靠性。

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9 d' X& C; O. D5 J( ]7 D  G# A图 2：三星 DRAM 路线图，展示 HBM3E 和 HBM4 技术的进展。
6 [% f2 g/ d( o8 I( n
" m( p. s+ ~, M  g* SHBM 的应用与市场趋势
HBM 无与伦比的带宽使其成为数据密集型应用的优选技术，例如：
' h9 c' x' P# }. E7 |. q1 w; ]+ \AI 训练与推断
6 L5 u4 F4 q( A5 @6 f大规模 AI 基础设施依赖 HBM 进行实时数据处理和模型优化。

高性能计算和数据中心
HBM的高性能使其在成本敏感度较低的场景中表现出色。
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为满足市场需求，HBM 制造商正在引入混合键合技术，以取代 HBM4 的微凸点，进一步提升产量和可靠性。

未来发展方向
HBM4 的推出标志着存储器技术的重大进步，其关键特性包括：
堆叠高度增加
堆叠层数从 8 层提升至 16 层，存储密度显著提高。
) M/ q4 o% Y7 i3 `2 P
' w4 `+ N  }0 F; c# Y更高的带宽
$ f2 i6 J9 Z+ U. r' e4 \传输速率可达 1 TB/s。

集成逻辑功能
将存储控制器集成到底层芯片以提高效率。
; O  e. s8 L9 a1 I; f' I9 f- y9 t
JEDEC 对 HBM4 标准的定义包括模块厚度、层数和带宽的提升，有助于推动更高效的模块化设计。

总结
7 k7 D# J9 N  J6 p! @  m$ T! `随着 AI 技术的发展，对高效、高速存储器的需求将持续增长。HBM 技术通过堆叠、封装和测试的创新不断克服制造挑战，广泛应用于光电子技术、光计算等领域。未来的发展将进一步优化集成和性能，以应对 AI 驱动的工作负载需求。
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: X: u0 D; D% Q8 P$ D1 ?6 d$ G参考文献
[1] L. Peters, "HBM Options Increase As AI Demand Soars," SemiEngineering, Nov. 21, 2024. [Online]. Available: https://semiengineering.com/
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