美光近期发布的内存和存储产品组合创新备受瞩目，这些成就加速了 AI 的发展。美光 8 层堆叠和 12 层堆叠 HBM3E 解决方案提供业界前沿性能，功耗比竞品1低 30%。美光 8 层堆叠 24GB HBM3E 产品将搭载于 NVIDIA H200 Tensor Core GPU 中。在 Six Five Media 最近的一期节目中，主持人 Daniel Newman（Futurum Group 首席执行官）和 Patrick Moorhead（Moor Insights & Strategy 首席执行官）与美光产品管理高级总监 Girish Cherussery 进行了视频访谈。他们探讨了高带宽内存 (HBM) 的广阔市场，并研究了其在当今技术领域的各种应用。这篇文章回顾了他们的谈话，其中话题包括 HBM 的复杂性、美光如何满足市场需求以及目前内存生态系统的发展情况。Girish 还为渴望了解 AI 内存和存储技术市场趋势的听众提供了宝贵的见解。
什么是高带宽内存？有哪些应用领域？
HBM 作为行业标准的封装内存，是一款变革性产品。其以较小的尺寸，在给定容量下实现更高的带宽和能效。正如 Girish 在 Six Five 播客节目中所言，AI 应用部署越来越多的复杂大语言模型 (LLM)，由于 GPU 内存容量和带宽有限，训练这些模型面临着挑战。大语言模型的规模呈指数级增长，远远超过了内存容量的增长速度。这一趋势凸显了对内存容量日益增长的需求。
以 GPT-3 为例，该模型有大约 1750 亿个参数。这意味着需要约 800GB 的内存及更高的带宽，以防止出现性能瓶颈。最新的 GPT-4 模型的参数更多（估计达到万亿个）。采用传统方法增加内存器件会导致系统成本过高。
HBM 提供了一种高效的解决方案。美光基于其业界前沿 1β (1-beta) 技术，推出 11mm x 11mm 封装规格堆叠 8 或 12 层 24Gb 裸片的 HBM3E 内存，提供 24GB 或 36GB 容量。美光先进的设计和工艺创新，助力 HBM3E 实现超过 1.2 TB/s 的内存带宽，超过 9.2 Gb/s 的引脚速率。正如 Girish 所言，HBM3E 拥有 16 个独立的高频数据通道，类似于高速公路车道，可以更快地来回传输数据，提供所需性能。
美光 HBM3E 更高的容量和带宽缩短了大语言模型的训练时间，为客户节省了大量运营支出。HBM3E 容量更大，支持规模更大的大语言模型，有助于避免 CPU 卸载和 GPU 之间的通信延迟。
HBM3E 功耗很低，因为主机和内存之间的数据路径较短。DRAM 通过硅通孔 (TSV) 与主机通信，Girish 将其形象地比喻为牙签穿过汉堡。其从底层颗粒获取电源和数据，然后将其传输到顶部内存层。凭借基于 1β 制程节点的先进 CMOS 技术创新，以及多达 2 倍硅通孔和封装互连缩小 25% 的先进封装创新，美光 HBM3E 的功耗比竞品低 30%。在每个内存实例 8Gbps 的速率下，功耗降低了 30%，以拥有 500,000 个 GPU 安装基数的客户为例，仅在五年内就可以节约超过 1.23 亿美元运营成本。1、2
因此，正如 Daniel Newman 所言，美光 HBM3E 内存在容量、速度和功耗方面表现优异，对数据中心的可持续发展需求产生了积极影响。
美光 HBM3E 如何满足生成式 AI 和高性能计算的需求？
美光相信通过解决各种技术问题，可以帮助人们应对所面临的根本性难题，丰富所有人的生活。
如今，超级计算机模拟技术带来了巨大的内存和带宽需求。正如 Girish 所言，在新冠疫情期间，制药公司迫切需要找到用于治疗新冠病毒的新药物和化合物。HBM 作为高性能计算系统器件，可满足大规模计算的需求，解决当今时代的关键难题。因此，HBM 作为支持大规模计算系统发展的重要器件，以其紧凑的外形尺寸提供所需的性能和容量，同时大幅降低功耗，从根本上改变了人们对内存技术的看法。
随着 AI 时代计算规模的不断扩大，当下的数据中心面临着耗电量高、缺乏建设空间的难题。AI 和高性能计算 (HPC) 工作负载推动提高内存利用率和容量。冷却数据中心所需的能源消耗巨大，也是个挑战。对于采用 HBM 的系统而言，系统冷却位于 DRAM 堆栈顶部，而底部颗粒和 DRAM 层功耗所产生的热量则位于堆栈底部。这要求我们在设计的早期阶段就考虑功耗和散热问题。美光先进的封装创新技术提供了改善热阻抗的结构解决方案，有助于改善立方体的散热表现。结合大幅降低的功耗，整体散热表现将大大优于竞品。美光 HBM3E 的功耗更低、散热效率更高，有助于应对数据中心面临的重大挑战。
AI 内存解决方案的新兴趋势是什么？
生成式 AI 在从云到边缘的各种应用中迅速普及，推动了异构计算环境中系统架构的重大创新。AI 正在加速推动边缘应用的发展趋势，如工业 4.0、自动驾驶汽车、AI 个人电脑和 AI 智能手机等。正如 Girish 所分享的，这些长期趋势推动了内存子系统的重大技术创新，以提供更高的容量、带宽、可靠性和更低的功耗。
美光基于 1β 技术的 LPDDR5X 产品组合为这些系统提供了出色的性能/功耗，可用于边缘 AI 推理。美光率先在市场上推出基于 LPDDR5X 的创新型 LPCAMM2，旨在提升个人电脑用户的体验，推动 AI 个人电脑革命。
数据中心架构也在不断演变。美光单颗粒大容量 RDIMM 推动了全球数据中心服务器在 AI、内存数据库和通用计算工作负载方面的进步。我们率先上市的 128GB 大容量 RDIMM 性能卓越、容量大、延迟低，可高效处理需要更大容量内存的应用程序，包括从 GPU 卸载到 CPU 处理的 AI 工作负载。
我们还看到，由于 LPDDR 内存（低功耗 DRAM）在性能/功耗方面的优势，越来越多的数据中心将其用于 AI 加速和推理应用。美光显存 GDDR6X 的引脚速率达到惊人的 24 Gb/s，也被用于数据中心的推理应用中。
美光率先推出的另一种新兴内存解决方案 CXL™ 内存，可为数据中心应用提供内存和带宽扩展。美光 CXL 内存模块 CZ120 可为 AI、内存数据库、高性能计算和通用计算工作负载提供内存扩展。
AI 正在为人类开创一个新时代，触及我们生活的方方面面。随着社会不断利用 AI 的潜力，AI 将继续推动数字经济中各行业的快速创新。数据是数字经济的核心，也是内存和存储解决方案的核心。美光已做好准备，凭借其技术实力、创新内存和存储解决方案的强大产品组合及强有力的路线图，以及致力于通过改变世界使用信息的方式丰富全人类生活的承诺，助推 AI 革命。
1 基于客户对美光和竞品 HBM3E 的测试及反馈
2 来源：美光内部模型
