劃重點
01HBM4技術提升內存帶寬和能效，推動AI系統處理更復雜的大規(guī)模數據。
02Rambus推出業(yè)界首個HBM4內存控制器IP，支持高達10 GT/s的速度。
03HBM4內存將采用4高、8高、12高和16高堆棧配置，支持24 Gb和32 Gb的內存層。
04由于此，HBM4內存將提供6.56 TB/s的峰值帶寬，顯著提高苛刻工作負載的性能。
05Rambus團隊開發(fā)了多種創(chuàng)新方案，如2抽頭DFE技術，以提高數據傳輸的精度和信號完整性。
以上內容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
芝能智芯出品
人工智能（AI）和機器學習技術的迅速進步（數據中心中運行的大型語言模型），計算系統對內存的要求越來越高。
為了滿足這種需求，內存帶寬和容量的提升至關重要，最新的HBM4技術不僅提升了內存帶寬，還增強了能效，使得AI系統能夠處理更復雜的大規(guī)模數據，推動AI的進一步發(fā)展。
高帶寬內存（HBM）通過垂直堆疊多層芯片，將內存與處理器緊密連接在一起。這種設計能夠縮短數據傳輸距離，提高速度，同時減少功耗。
與傳統內存相比，HBM的獨特優(yōu)勢在于其超高的帶寬和能效，特別適合處理海量數據的AI系統。
Part 1HBM4技術的優(yōu)勢和發(fā)布
JEDEC 仍需最終確定HBM4規(guī)范，但業(yè)界似乎需要盡快推出新的內存技術，因為對AI高性能GPU的需求是無止境的。
為了使芯片設計人員能夠構建下一代GPU，Rambus推出了業(yè)界的HBM4內存控制器IP，其功能超越了迄今為止宣布的HBM4的功能。
不僅支持JEDEC指定的HBM4 6.4 GT/s數據傳輸速率，還具有支持高達10 GT/s速度的空間。這使得每個HBM4內存堆棧的內存帶寬達到2.56 TB/s，具有2048位內存接口。
Rambus HBM4控制器IP可以與第三方或客戶提供的PHY解決方案配對，以創(chuàng)建完整的HBM4內存系統。
Rambus正在與Cadence、三星和西門子等行業(yè)領導者合作，確保這項技術能夠順利融入現有的內存生態(tài)系統，促進向下一代內存系統的過渡。
JEDEC HBM4規(guī)范的初步版本表明，HBM4內存將采用4高、8高、12高和16高堆棧配置，支持24 Gb和32 Gb的內存層。使用32 Gb層的16高堆棧將提供64 GB的容量，使具有四個內存模塊的系統的總內存容量達到256 GB。
此設置可通過8,192位接口實現6.56 TB/s的峰值帶寬，從而顯著提高苛刻工作負載的性能。
如果有人設法讓HBM4內存子系統以10 GT/s的速度運行，那么四個HBM4堆棧將提供超過10 TB/s的帶寬。
不過，Rambus和內存制造商通常會提供對增強（超越JEDEC）速度的支持，以提供空間并確保在標準數據傳輸速率下穩(wěn)定且節(jié)能的運行。
HBM4是最新一代的高帶寬內存技術，具有以下優(yōu)勢：
●更大的內存密度：HBM4的內存密度更高，數據吞吐量更大。
●更高的帶寬：雖然每針速率從HBM3的9.2Gbps降至HBM4的6Gbps，但接口從1024位擴展至2048位，使得整體帶寬顯著提升。
●更低的功耗：通過縮短數據傳輸距離和減少移動數據所需的能量，HBM4大幅提高了每瓦性能。
Part 2HBM4如何推動AI系統的發(fā)展？
AI系統（特別是深度學習模型）需要處理大量并行計算任務，HBM4的高帶寬設計使得數據能夠快速傳輸，滿足了AI模型對實時計算的需求。例如，在自動駕駛和自然語言處理等應用中，系統需要迅速處理大量信息，HBM4的高速性能恰好能夠解決這一問題。
隨著AI訓練模型規(guī)模的擴大，數據中心的能耗也在增加。HBM4通過減少數據傳輸距離和功耗，大大提高了每瓦性能，這對大規(guī)模AI系統的可持續(xù)發(fā)展非常關鍵。
大型語言模型（LLM）的參數現已超過一萬億，并且還在不斷增長，克服內存帶寬和容量瓶頸對于滿足AI訓練和推理的實時性能要求至關重要。
業(yè)界首款HBM4控制器IP解決方案推向市場，在其最先進的處理器和加速器中實現突破性的性能。
當然隨著內存密度的增加，信號的串擾問題變得更加嚴重。Rambus團隊開發(fā)了多種創(chuàng)新方案，如2抽頭DFE技術（決策反饋均衡器），來提高數據傳輸的精度，減少信號干擾。
設計新的封裝結構，有效減少串擾，確保信號完整性，進一步提高系統的穩(wěn)定性和可靠性。
HBM4將在大型語言模型（如GPT-4）以及其他數據密集型AI應用（如自動駕駛和計算機視覺）中發(fā)揮越來越重要的作用，可以支持更大的模型和更高效的數據處理，還能在節(jié)能和可擴展性方面為AI系統提供強有力的支持。
小結
HBM4技術的進步使得AI系統在面對復雜數據任務時，能夠以更高效、更可靠的方式運行 。
