随着计算需求的增长，GPU需要拥有快速读取内存中大量数据的能力，HBM高带宽内存迎来了机遇。为增进大家对HBM高带宽内存的认识，本文将对HBM高带宽内存以及HBM3予以介绍。如果你对HBM高带宽内存具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。
一、HBM
HBM技术的出现，可以说是存储领域的一次革命。它采用了一种独特的3D堆叠设计，将多层DRAM芯片垂直堆叠在一起，通过硅通孔（TSV）和微型凸点（uBump）连接在一起，形成一个存储堆栈。这种设计不仅提升了存储密度，也大幅增加了每个存储堆栈的容量和位宽。想象一下，这就像是把一本书的每一页都变成一张存储卡，然后把它们堆叠在一起，这样就能在更小的空间里存储更多的数据。
HBM技术的核心优势在于其高带宽、低功耗和紧凑的尺寸。这些特点让它在处理大量数据时更加高效，同时也降低了系统的功耗和散热压力。比如，HBM的带宽可以达到传统DDR内存的数倍，这对于需要处理大规模数据的实时应用来说至关重要。而且，由于数据传输的距离缩短，电能在传输过程中的损失也减少了，这在高性能计算和数据中心等领域是一个巨大的优势。
HBM技术的发展也相当迅速。从2013年JEDEC（联合电子设备工程委员会）首次发布HBM标准以来，这项技术已经经历了多次迭代。HBM1作为第一代产品，以其128GB/s的带宽和4GB的内存容量，远超当时的GDDR5。随后，HBM2将带宽提升至256GB/s，内存容量也增加到8GB。到了HBM2E，传输速度提升至3.6Gbps，内存增加至16GB。而最新的HBM3，传输速度最高可达819GB/s，内存容量也达到了16GB。
HBM技术的应用领域也在不断扩展。在高性能计算（HPC）领域，HBM存储芯片能够提供更快的数据传输和处理速度，这对于存储大规模数据集和进行大规模并行计算至关重要。在图形处理器（GPU）领域，HBM的高带宽和低延迟特性使得GPU在处理图形和图像数据时更加高效。在人工智能（AI）领域，HBM技术也在存储和处理大规模神经网络模型中发挥着重要作用，提供更高的带宽和低延迟，加快AI计算速度和效率。数据中心同样受益于HBM技术，它能够提供更高的数据吞吐量和更低的能耗，提升数据中心的计算性能和效率。
二、HBM3
从高性能计算到人工智能训练、游戏和汽车应用，对带宽的需求正在推动下一代高带宽内存的发展。
HBM3将带来2X的带宽和容量，除此之外还有其他一些好处。虽然它曾经被认为是一种“慢而宽”的内存技术，用于减少芯片外内存中的信号传输延迟，但现在HBM3正变得越来越快，越来越宽。在某些情况下，甚至被用于L4缓存。
Arm首席研究工程师Alejandro Rico表示：“这些新功能将使每传输位的焦耳效率达到更高水平，而且更多设计可以使用HBM3-only内存解决方案，不需要额外的片外存储。AI/ML、HPC和数据分析等应用可以利用大带宽来保持可扩展性。合理利用HBM3带宽需要一个具有高带宽片上网络和处理元素的处理器设计，通过提高内存级并行性来使数据速率最大化。”
人工智能训练芯片通常需要处理万亿字节的原始数据，而HBM3可以达到这个水平。Rambus的产品营销高级总监Frank Ferro指出：“用户在开发ASIC电路来更好地解决人工智能问题的同时，需要更多的带宽。
每个用户都试图想用一个更高效的处理器来实现他们特定的神经网络，并在实现时达到更好的内存利用率和CPU利用率。对于人工智能训练来说，HBM一直是最佳选择，因为它提供了更多带宽和更低功耗。虽然价格上有点贵，但对于这些应用程序来说（尤其是进入云计算的应用程序）还是负担得起的。HBM3实际上只是一种自然迁移。”
虽然JEDEC尚未公布未获批准的HBM3规范细节，但Rambus报告称其HBM3子系统带宽将增加到8.4 Gbps（HBM2e为3.6Gbps）。采用HBM3的产品预计将在2023年初发货。
“当芯片的关键性能指标是每瓦特内存带宽，或者HBM3是实现所需带宽的唯一途径时，采用HBM3是有益的，”Cadence的IP组总监Marc Greenberg表示：“与基于PCB的方法（如DDR5、LPDDR5/5X或GDDR6）相比，这种带宽和效率的代价是在系统中增加额外的硅，并可能增加制造/组装/库存成本。额外的硅通常是一个插入器，以及每个HBM3 DRAM堆栈下面的一个基模。”
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