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本文由半导体产业纵横(ID:ICVIEWS)综合
一种新的DDR5技术 , 可以将速度翻倍到12.8Gbps 。
以硬件为中心的升级总是有局限性的 , 因为它们会带来升级架构或改进逻辑/半导体利用率的“开销” 。 然而 , 随着 AMD 的新专利 , 该公司通过一种相对更简单的技术有效地将 DDR5 内存带宽输出提高了一倍 , 该公司将其称为“高带宽 DIMM”(HB-DIMM) 。 该专利不仅仅关注 DRAM 工艺升级 , 而是集成了 RCD(寄存器/时钟驱动器)和数据缓冲芯片以提高内存带宽 , 因此以 DIMM 为中心 。
该专利显示 , HB-DIMM 技术并不专注于 DRAM 的改进;通过简单的重新定时和多路复用 , 内存带宽从每引脚 6.4 Gb/s 增加到每引脚 12.8 Gb/s , 有效地将输出翻倍 。 通过 RCD , AMD 本质上利用板载数据缓冲区将两个正常速度的 DRAM 流组合成一个更快的处理器流 , 这使得带宽在分配给主机系统时翻倍 。
该应用程序主要用于 AI 和其他带宽受限的工作负载 , 但该专利还提到了另一个有关 APU/iGPU 的有趣实现 。 这涉及使用两种不同的“内存插头”:标准 DDR5 PHY 和添加的 HB-DIMM PHY 。 较大的内存池将来自 DDR5 , 而较小的内存池将旨在通过上述 HB-DIMM 方法更快地移动数据 。
对于 APU , 这种方法最适合设备上的 AI , 在系统处理大量数据流式传输的 AI 任务时 , 首选是更快的响应 。 由于边缘 AI 在传统系统中变得越来越重要 , 这种方法将使 AMD 受益匪浅 。 这种方法的唯一缺点可能是促进高内存带宽所需的功率要求增加 , 这也需要有效的冷却机制 。
AMD 是半导体领域的领先公司之一 , 对于那些不知道的人来说 , Team Red 通过与 SK 海力士合作设计了 HBM , 这表明他们是该领域的专家 。 HB-DIMM 方法看起来确实很有前途 , 因为它有效地将内存带宽提高了一倍 , 而无需依赖先进的 DRAM 芯片 。
AI应用浪潮之下 , 高性能存储器需求持续攀升 , 以HBM为代表的DRAM风生水起 。 同时 , 为进一步满足市场需求 , 存储厂商也在酝酿新一轮DRAM技术“革命” 。
不止是美光 , 三星也在前不久表示下一代DRAM技术进展良好 , 除了1b DRAM正在顺利量产之外 , 4F Square DRAM技术也在顺利开发 , 计划在2025年开发出4F Square DRAM的初始样品 。
SK海力士在IEEE VLSI symposium 2025上提出了未来30年的全新DRAM技术路线图以及可持续创新的方向 。 SK海力士首席技术官Cha Seon Yong表示 , 通过现有的技术平台进行微缩 , 性能和容量的提升越来越困难 。为了克服这些限制 , SK海力士将把4F2 VG(垂直栅极)平台和3D DRAM技术应用于10纳米及以下工艺 , 并在结构、材料和组件方面进行创新 。
日前 , Yole Intelligence联合Intel、Micron共同发布内存与计算技术发展态势 , 核心揭示了内存性能提升速度已无法匹配计算需求的爆炸式增长 , 呈现了以下关键矛盾与趋势:
1.计算需求加速 vs 内存带宽滞后
左侧图表显示计算芯片的核心数量(of cores)和带宽需求(GB/s)持续上升(如核心数从个位数增至上百 , 带宽从200GB/s升至800GB/s) , 反映AI、高性能计算等场景对算力的渴求 。
中间图表却表明每个核心的带宽实际在下降(如早期单核带宽较高 , 随着核心数增加 , 分摊到单核的带宽减少) , 形成“算力越强 , 内存越挤”的瓶颈 。
2.DRAM密度扩展放缓
右侧图表通过三个阶段展示DRAM裸片密度的历史演变:1990-2005年(Phase 1):密度每3年翻倍(1Mb → 2Gb) 。
2005-2015年(Phase 2):工艺进步推动每2年翻倍(2Gb→ 16Gb) 。
【AMD新专利:HB-DIMM架构实现内存带宽翻倍】2015年后(Phase 3):技术逼近物理极限 , 密度仅每4年翻倍(16Gb→ 32Gb需更长时间) 。
3.技术失衡的后果
“内存墙”问题加剧:计算性能的提升因内存带宽不足而受限 , 尤其在多核/众核场景下 , 单核带宽下降导致效率降低 。
新兴需求雪上加霜:AI训练、自动驾驶等应用依赖海量实时数据 , 但DRAM密度和带宽的缓慢改进难以满足需求 。
4.行业隐含方向
短期方案:通过HBM(高带宽存储器)、CXL协议等提升内存子系统效率 。
长期突破:需依赖存算一体(In-Memory Computing)、新型存储介质(如3D XPoint)或架构革命(Chiplet异构集成) 。
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