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AMD新專利：HB-DIMM架構實現內存帶寬翻倍

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AMD新專利：HB-DIMM架構實現內存帶寬翻倍

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AMD新專利：HB-DIMM架構實現內存帶寬翻倍

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AMD新專利：HB-DIMM架構實現內存帶寬翻倍

本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
一種新的DDR5技術 ， 可以將速度翻倍到12.8Gbps 。

以硬件為中心的升級總是有局限性的 ， 因為它們會帶來升級架構或改進邏輯/半導體利用率的“開銷” 。 然而 ， 隨著 AMD 的新專利 ， 該公司通過一種相對更簡單的技術有效地將 DDR5 內存帶寬輸出提高了一倍 ， 該公司將其稱為“高帶寬 DIMM”（HB-DIMM） 。 該專利不僅僅關注 DRAM 工藝升級 ， 而是集成了 RCD（寄存器/時鐘驅動器）和數據緩沖芯片以提高內存帶寬 ， 因此以 DIMM 為中心 。

該專利顯示 ， HB-DIMM 技術并不專注于 DRAM 的改進;通過簡單的重新定時和多路復用 ， 內存帶寬從每引腳 6.4 Gb/s 增加到每引腳 12.8 Gb/s ， 有效地將輸出翻倍 。 通過 RCD ， AMD 本質上利用板載數據緩沖區將兩個正常速度的 DRAM 流組合成一個更快的處理器流 ， 這使得帶寬在分配給主機系統時翻倍 。
該應用程序主要用于 AI 和其他帶寬受限的工作負載 ， 但該專利還提到了另一個有關 APU/iGPU 的有趣實現 。 這涉及使用兩種不同的“內存插頭”：標準 DDR5 PHY 和添加的 HB-DIMM PHY 。 較大的內存池將來自 DDR5 ， 而較小的內存池將旨在通過上述 HB-DIMM 方法更快地移動數據 。

對于 APU ， 這種方法最適合設備上的 AI ， 在系統處理大量數據流式傳輸的 AI 任務時 ， 首選是更快的響應 。 由于邊緣 AI 在傳統系統中變得越來越重要 ， 這種方法將使 AMD 受益匪淺 。 這種方法的唯一缺點可能是促進高內存帶寬所需的功率要求增加 ， 這也需要有效的冷卻機制 。
AMD 是半導體領域的領先公司之一 ， 對于那些不知道的人來說 ， Team Red 通過與 SK 海力士合作設計了 HBM ， 這表明他們是該領域的專家 。 HB-DIMM 方法看起來確實很有前途 ， 因為它有效地將內存帶寬提高了一倍 ， 而無需依賴先進的 DRAM 芯片 。
AI應用浪潮之下 ， 高性能存儲器需求持續攀升 ， 以HBM為代表的DRAM風生水起 。 同時 ， 為進一步滿足市場需求 ， 存儲廠商也在醞釀新一輪DRAM技術“革命” 。
不止是美光 ， 三星也在前不久表示下一代DRAM技術進展良好 ， 除了1b DRAM正在順利量產之外 ， 4F Square DRAM技術也在順利開發 ， 計劃在2025年開發出4F Square DRAM的初始樣品 。
SK海力士在IEEE VLSI symposium 2025上提出了未來30年的全新DRAM技術路線圖以及可持續創新的方向 。 SK海力士首席技術官Cha Seon Yong表示 ， 通過現有的技術平臺進行微縮 ， 性能和容量的提升越來越困難 。為了克服這些限制 ， SK海力士將把4F2 VG（垂直柵極）平臺和3D DRAM技術應用于10納米及以下工藝 ， 并在結構、材料和組件方面進行創新 。
日前 ， Yole Intelligence聯合Intel、Micron共同發布內存與計算技術發展態勢 ， 核心揭示了內存性能提升速度已無法匹配計算需求的爆炸式增長 ， 呈現了以下關鍵矛盾與趨勢：

1.計算需求加速 vs 內存帶寬滯后
左側圖表顯示計算芯片的核心數量（of cores）和帶寬需求（GB/s）持續上升（如核心數從個位數增至上百 ， 帶寬從200GB/s升至800GB/s） ， 反映AI、高性能計算等場景對算力的渴求 。
中間圖表卻表明每個核心的帶寬實際在下降（如早期單核帶寬較高 ， 隨著核心數增加 ， 分攤到單核的帶寬減少） ， 形成“算力越強 ， 內存越擠”的瓶頸 。
2.DRAM密度擴展放緩
右側圖表通過三個階段展示DRAM裸片密度的歷史演變：1990-2005年（Phase 1）:密度每3年翻倍（1Mb → 2Gb） 。
2005-2015年（Phase 2）:工藝進步推動每2年翻倍（2Gb→ 16Gb） 。
【AMD新專利：HB-DIMM架構實現內存帶寬翻倍】2015年后（Phase 3）:技術逼近物理極限 ， 密度僅每4年翻倍（16Gb→ 32Gb需更長時間） 。
3.技術失衡的后果
“內存墻”問題加劇：計算性能的提升因內存帶寬不足而受限 ， 尤其在多核/眾核場景下 ， 單核帶寬下降導致效率降低 。
新興需求雪上加霜：AI訓練、自動駕駛等應用依賴海量實時數據 ， 但DRAM密度和帶寬的緩慢改進難以滿足需求 。
4.行業隱含方向
短期方案：通過HBM（高帶寬存儲器）、CXL協議等提升內存子系統效率 。
長期突破：需依賴存算一體（In-Memory Computing）、新型存儲介質（如3D XPoint）或架構革命（Chiplet異構集成） 。
*聲明：本文系原作者創作 。 文章內容系其個人觀點 ， 我方轉載僅為分享與討論 ， 不代表我方贊成或認同 ， 如有異議 ， 請聯系后臺 。
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