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全球首款HBM4芯片，開始量產！

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全球首款HBM4芯片，開始量產！

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
HBM4！SK海力士又贏了 。

今日 ， SK海力士宣布已成功完成面向AI的超高性能存儲器新產品HBM4的開發 ， 實現了全球最高水平的數據處理速度和能效 ， 并在全球首次構建了量產體系 。
消息發布后 ， SK海力士股價當日盤中一度上漲超5% 。
HBM（High Bandwidth Memory ， 高帶寬內存）是一種能夠實現高速、寬帶寬數據傳輸的下一代DRAM技術和規范 。其核心結構在于將多個DRAM芯片（通常4層、8層甚至12層）通過先進的封裝技術垂直堆疊在一起 。正是由于HBM能以遠超傳統內存（如GDDR）的帶寬（即數據傳輸速率）運行 ， 因此它已成為高性能計算領域 ， 特別是生成式AI所需GPU（圖形處理器）的理想內存解決方案 。需要特別澄清的是 ， HBM與其說是一種新型DRAM芯片本身 ， 不如說是一種定義了如何實現DRAM高速、寬帶寬互連的物理和電氣“接口規范” 。
HBM4在帶寬、通道數、功耗、容量等多方面都進行了改進 。 首先是帶寬上的增加 ， 通過2048bit接口提供高達8Gb/s的傳輸速度 ， 總帶寬提高至2TB/s 。 另一個重要升級是每個堆疊的獨立通道數加倍 ， 從16個通道（HBM3）增加到32個通道 ， 每個通道包含2個偽通道 。 這為設計人員提供了更大的靈活性 。 其次是容量上的提升 。 HBM4支持4層、8層、12層和16層DRAM堆棧 。 這些芯片密度可達24Gb或32Gb ， 可提供64GB（32Gb 16高）的更高立方體密度 。
HBM對于AI功能（特別是大規模訓練和推理）、高性能計算以及高端顯卡至關重要 ， 它能夠極大緩解數據吞吐的瓶頸 ， 讓GPU等處理器高效運轉 。
SK海力士此次預測 ， 將該產品引入客戶系統后 ， AI服務性能最高可提升69% 。 這能讓AI訓練和推理更快、更高效 。
SK海力士在HBM4的開發過程中采用了自研的MR-MUF封裝技術和第五代10納米級（1b）DRAM工藝 ， MR-MUF工藝指在堆疊半導體芯片后 ， 通過向芯片間隙注入液態保護材料并固化的方式保護層間電路 ， 相較逐層堆疊芯片時鋪設薄膜材料的傳統方式 ， 該工藝效率更高且散熱效果優異 。
SK海力士副總裁、HBM開發負責人趙柱煥（Kwon Eon-oh）表示 ， “HBM4的開發將成為業界新的里程碑” 。 趙柱煥是DRAM領域的專家 ， 于2022年將全球首創的下一代工藝High-K Metal Gate (HKMG)引入到移動DRAM、LPDDR中 ， 提高了速度并降低了功耗消耗 。 2023年 ， 他晉升為SK海力士高管 ， 承擔起完成該公司HBM技術路線圖的重任 。
目前高端HBM市場主要由三星、美光、海力士三大巨頭主導 ， 頭部廠商在HBM上的競爭異常激烈 。 SK海力士的HBM產品市場占有率位列第一 ， 新品迭代上 ， 此次SK海力士領先一步 ， 但三星和美光也在積極跟進 ， 兩者均已經開發了HBM4產品 ， 前者正在籌備樣品生產 ， 計劃在2025年第四季度開始初期生產 ， 目標是搭載于英偉達2026年推出的Rubin AI GPU ， 正計劃恢復建設平澤第五工廠 ， 為下一代HBM準備產能 ， 后者已推出12層堆疊36GB HBM4樣品 ， 進入客戶驗證階段 ， 計劃2026年正式量產 。
在HBM存儲器的發展過程中 ， 散熱是個大問題 。 若無法充分控制半導體芯片產生的熱量 ， 可能會對產品性能、生命周期和功能產生負面影響 。 因此 ， 除容量和帶寬外 ， 包括散熱在內均已成為先進存儲器產品開發過程中的關鍵考慮因素 。 而控制散熱的一大手段就是封裝技術 。
據悉 ， 三星已經將混合鍵合技術引入到第六代HBM產品 ， 也就是HBM4 ， 早于競爭對手SK海力士 。 這不僅顯著改善了發熱問題 ， 而且還明顯提升了I/O數量 。 隨著堆疊層數的增加 ， 需要縮小芯片之間的間隙 ， 引入混合鍵合技術可以縮小間隙 ， 滿足需要更多垂直堆疊層數的HBM產品的生產 。
當前 ， HBM4的市場需求強勁 ， 被廣泛應用于AI、深度學習和高性能計算等領域 。 此前 ， 英偉達CEO黃仁勛曾要求SK海力士提前六個月供應HBM4芯片 。 此外 ， 特斯拉最近也向SK海力士和三星電子表達采購HBM4的意向 ， 用于正在開發的AI數據中心及其自動駕駛汽車 。 而微軟、Meta向三星電子采購定制HBM4芯片 。
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