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 34 电子行业报告
当前诸如GPT-3等AI大模型所要求的算力日益提升,伴随着的是参数数量呈现指数级增长,为了计算及处理如此庞大规模的数 据量,数据中心和边缘设备需要配套持续提升计算性能和降低功耗,随着对GPU/CPU 高负载工作频率需求不断增长,传统的 内存带宽限制了硬件以及系统的最大性能,为了释放AI加速器最佳的硬件性能,市场急迫需要更高带宽的内存解决方案。从 DRAM主流细分产品的带宽发展来看,HBM(High Bandwidth Memory,高宽带内存)自身的内存带宽以及带宽提升速度均大 幅领先于其他DRAM产品,有望成为AI时代中最重要的内存技术之一。AI时代下高带宽存储需求激增,HBM技术正步入快速发展阶段。HBM(High Bandwidth Memory,高宽带内存)采用硅 通孔(TSV)技术将多个DRAM芯片进行堆叠,并与GPU一同进行封装,形成大容量、高位宽的DDR组合阵列,从而克 服单一封装内的带宽限制。相较于传统DDR内存,HBM具有高带宽、低功耗、低延时等优势,已成为当前高性能计算、 人工智能等领域的首选内存技术。以英伟达H100 SXM5为例,其集成了6颗HBM3,总容量达到80GB,内存带宽超 3TB/s,是A100内存带宽的2倍。

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