电子行业研究存储专题三:AI时代核心存力HBM-240528-国金证券
HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代
HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代
HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代
HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代核心数据:机和服务器持续升级,预期今年 DDR5、LPDDR5(X)渗透率增加至 50%,将消耗更多 DRAM先进制程产能;;23年全球 HBM 产值约 43.6 亿美元,2024 年有望翻 4倍达到 169亿美元。;投入,同时,HBM较 DDR5同制程与同容量尺寸大 35-45%、良率则比起 DDR5 低约 20-30%;。
本报告由根据集邦咨询发布,发布于 2024 年。
覆盖 2024 年,全文约 19。
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适合战略规划、行业研究员等读者参考。
重点分析了半导体、芯片、存储芯片、存储器等议题。