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存储器带宽瓶颈突破：HBM3与GDDR7的技术对比分析
在人工智能训练、实时图形渲染与科学计算领域，存储器带宽已成为制约系统性能的核心瓶颈。HBM3与GDDR7作为当前显存技术的两大巅峰之作，分别通过三维堆叠与信号调制技术的突破，为不同应用场景提供了差异化解决方案。本文从架构设计、性能参数、应用场景及生态布局四个维度，深度解析两种技术的竞争格局与演进方向。
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美光发布第二代HBM3，加速AI计算应用
AI应用爆发促进了数据中心基础构架的发展，而HBM市场也将受益于此，据悉未来三年HBM的年复合增长率将超过50%。目前HBM技术最新已经发展到了HBM3e，而预期明年的大规模AI计算系统商用上，HBM3和HBM3e将会成为主流。
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TrendForce集邦咨询： 受AI加速芯片新品带动，HBM3与HBM3e将成为2024年HBM市场主流
Aug. 1, 2023 ---- 根据TrendForce集邦咨询调查显示，2023年HBM(High Bandwidth Memory)市场主流为HBM2e，包含NVIDIA A100/A800、AMD MI200以及多数CSPs自研加速芯片皆以此规格设计。同时，为顺应AI加速器芯片需求演进，各原厂计划于2024年推出新产品HBM3e，预期HBM3与HBM3e将成为明年市场主流。
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美光推出性能更出色的大容量高带宽内存(HBM)
2023年7月27日，中国上海 —— Micron Technology Inc.（美光科技股份有限公司，纳斯达克股票代码：MU）今日宣布，公司已开始出样业界首款8层堆叠的24GB容量第二代HBM3内存，其带宽超过1.2TB/s，引脚速率超过9.2Gb/s，比当前市面上现有的HBM3解决方案性能可提升最高50%。美光第二代HBM3产品与前一代产品相比，每瓦性能提高2.5倍，创下了关键型人工智能（AI）数据中心性能、容量和能效指标的新纪录，将助力业界缩短大型语言模型（如GPT-4及更高版本）的训练时间，为AI推理提供高效的基础设施，并降低总体拥有成本（TCO）。
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如何解决数据中心内存瓶颈，提高不同AI加速器芯片和DRAM之间的数据搬运效率？——专访Rambus杰出发明家Steven Woo和安全研究员Helena Handschuh
面对数据中心多种多样的加速器IC，以及多种全新的内存技术，如何将两者完美结合实现高效安全的数据搬运？Rambus给出了答案。
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HBM3的性能或可达到HBM2E两倍以上，并带来直接成本降低
关于HBM3的消息，海力士早前曾表示单芯片可以达到5.2Gbps的I/O速率，带宽达到665GB/s，将远超HBM2E。但从Rambus最新发布的HBM3内存子系统来看，数据传输速率达到了8.4Gbps，宽带达到1TB/s，说明HBM3还有着更大的潜力。而且作为集成了PHY和控制器的完整内存接口子系统，Rambus HBM3方案的推出也意味着HBM3的真正面世也将不远了。
