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内存墙问题阻碍人工智能发展。根据《AI and Memory Wall》,过去 20 年中服务器硬件 FLOPS 峰 值每 2 年扩大至 3 倍,远超 DRAM 和互连带宽增速,我们认为该差异是限制人工智能应用的瓶颈 之一。 HBM 方案解决了内存墙问题,直接受益于 AI 模型需求。GPU 显存一般采用 GDDR(Graphics Double Data Rate)或者 HBM 两种方案,但 HBM 性能远超 GDDR:根据 AMD 发布的 HBM 与 DDR(Double Data Rate)内存参数对比,从时钟频率看,HBM 为 500MHz,远小于 GDDR5 的 1750MHz;从显存带宽来看,HBM 的一个堆栈大于 100GB/s,而 GDDR5 的一颗芯片为 25GB/s。 根据海力士官网,其 GDDR6 产品带宽在 56GB/s,而 HBM2 和 HBM2E 的带宽分别达到 256 GB/s 和 368GB/s,远超 GDDR6 产品。

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