在 AI 算力高速擴張之下,高頻寬記憶體 HBM 持續迭代,頻寬與堆疊層數不斷沖高,但同時也遭遇功耗暴漲、介面面積擠佔計算晶片資源、資料傳輸路徑損耗等現實瓶頸。三星完整披露一套分三步走的 HBM 演進藍圖:從cHBM 定製基底裸片改造現有 HBM 底座,逐步疊加記憶體擴展、RAS 可靠性、計算解除安裝能力,終極目標是zHBM 真正三維整合,把 DRAM 直接垂直堆疊到 xPU 計算晶片上方,拋棄傳統 2.5D 矽中介層,以此破解 AI 系統記憶體與計算之間資料搬運帶來的功耗與性能枷鎖。
HBM 迭代的現實矛盾:頻寬提升,整機功耗持續走高
自 2016 年 HBM2 到規劃中 HBM4E 的工藝演進時間表可以看出,C-die 為記憶體堆疊裸片;B-die 是 HBM 堆疊最下方的基底裸片;xPU(AI 計算 SoC)邏輯工藝從 16nm 一路演進到 2027 年小於 3nm 節點。
行業一個關鍵矛盾浮出水面:雖然每位元傳輸能效 pJ/b 持續改善,但 MPGA 封裝整體功耗卻持續走高。HBM 頻寬規格每一代翻倍,整機功耗水漲船高;到 HBM4 時代,必須在 B-die 基底裸片引入先進邏輯工藝,才能夠遏制功耗的快速增長,同時 B-die 基底裸片與 xPU 計算晶片之間工藝節點差距正在不斷縮小。