AI 发展带动训练集群规模扩大,推理端 token 消耗算力持续增长,带动算力和网络需求。我们认为,CPO 可以有效帮 助大规模集群降低功耗、提升互联...
2026-05-08 37 电子行业报告
半导体存储可分为易失性存储芯片(RAM)和非易失性存储芯片(ROM)。其中,易失性存储主要以SRAM (静态随 机存储器) 和DRAM (动态随机存储器)为主。非易失性存储从早期的ROM(PROM、EPROM、EEPROM)到闪存 ( NOR Flash和NAND Flash)。 根据传输速度、容量、数据可擦除性等关键参数,不同存储器拥有各自适用的领域,以计算机系统中的使用来看: SRAM速度够快,通常作为中央处理器(CPU)的缓存使用,DRAM价格低廉、容量大,通常用作内存,NAND Flash用于 大数据存储,NOR Flash通常用于代码存储。 在存储行业产品的市场占有率方面,DRAM以超过50%的份额稳居第一,紧随其后的是NAND,占比约为41%。NOR则 保持稳定,维持着约1%左右的市场份额,其他产品如EEPROM等则占据约1%的市场份额。在HBM出现之前,DRAM按照产品分类主要分为DDR、LPDDR和GDDR。其中DDR适用于计算机、服务器和其他高性 能计算设备等领域;LPDDR适合移动设备和嵌入式系统等需要长时间使用的场景,如手机、平板、穿戴等;GDDR是为了 设计高端显卡而特别设计的高性能DDR存储器规格,它比主内存中使用的普通DDR存储器时钟频率更高,发热量更小,所 以更适合搭配高端显示芯片。随着人工智能技术的快速发展,传统的GDDR内存逐渐达到其技术发展的瓶颈。 1)GDDR5无法跟上GPU性能发展:AI训练的参数量每两年增长410倍,而单GPU内 存仅以每两年2倍的速度增长;硬件的峰值计算能力20年中提升了60,000倍,但 DRAM带宽的增长却仅提高了100倍,互连带宽只提升了30倍。内存难以跟上AI硬件的 计算速度,限制了AI芯片性能发挥,形成了“内存墙” ;2)GDDR5限制了外形尺寸: 为实现高带宽,越来越多的GDDR5和电路要集成在一起会限制产品的尺寸;3)片上 集成并非万能:片上集成的兼容和可拓展性受到限制。HBM的出现克服传统GDDR在 带宽上的局限,并突破内存墙的限制,以适应AI时代对高算力和高带宽内存的需求。

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