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AI訓練不可或缺的存儲,HBM3 DRAM再升級

花茶晶晶 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2023-04-23 00:01 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃晶晶) SK海力士近日發(fā)布全球首次實現(xiàn)垂直堆疊12個單品DRAM芯片,成功開發(fā)出最高容量24GB的HBM3 DRAM新產(chǎn)品。


圖源:SK海力士


目前已向數(shù)多全球客戶公司提供了24GB HBM3 DRAM樣品正在進行性能驗證,預計從今年下半年起將其推向市場。而現(xiàn)有HBM3 DRAM的最大容量是垂直堆疊8個單品DRAM芯片的16GB。無論是堆疊數(shù)量還是容量上,此次發(fā)布的新品都有顯著提升。

HBM(高帶寬存儲器)是高價值、高性能存儲器,垂直互連多個DRAM芯片。目前SK海力士在HBM市場處于領先地位,約有60%-70%的份額。


圖源:SK海力士


SK海力士于2013年首次開發(fā)HBM DRAM(第一代)產(chǎn)品,隨后以HBM2(第二代)、HBM2E(第三代)、HBM3(第四代)的順序開發(fā)。早在去年6月,SK海力士宣布其HBM3將與NVIDIA H100Tensor CoreGPU結合用于加速計算,SK hynix于2022年第三季度開始發(fā)貨。今年年初隨著ChatGPT的火爆,HBM訂單激增。那么SK海力士有哪些技術來提升HBM的性能呢,以下結合SK海力士多位技術專家的分享進行一些解讀。

訓練計算需匹配高性能存儲

訓練GPT-3、Megatron-Turing NLG 530B等超大語言模型所要求的算力提升速度呈數(shù)倍到數(shù)百倍的增長。尤其是ChatGPT的訓練,ChatGPT人工智能語言模型的背后就是Transformer架構。這個架構突破了傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(LSTM)的局限性,能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行高效訓練。為了實現(xiàn)高效訓練計算,就需要有與之匹配的高性能存儲。


圖源:SK海力士


SK海力士于2021年10月推出全球首款HBM3,并在2022年6月實現(xiàn)量產(chǎn)。據(jù)介紹,該款HBM3每個引腳傳輸速率達6.4Gbps,1024位寬接口,最高帶寬可達819GB/s,較HBM2E(460GB/s)高約78%。16Gb內核密度、尖端的TSV垂直堆疊技術,滿足了系統(tǒng)對更高密度的要求,該技術可實現(xiàn)12層堆疊內存立方體,從而實現(xiàn)最大24GB封裝密度。HBM3配備On-die ECC(糾錯碼)可靠性功能,可自我檢測和糾正數(shù)據(jù)錯誤,從而在SoC和DRAM之間實時傳輸海量數(shù)據(jù)。


圖源:SK海力士

先進的封裝技術

此次新產(chǎn)品采用了先進(Advanced)MR-MUF和TSV技術。SK海力士表示,通過先進MR-MUF技術加強了工藝效率和產(chǎn)品性能的穩(wěn)定性,又利用TSV技術將12個比現(xiàn)有芯片薄40%的單品DRAM芯片垂直堆疊,實現(xiàn)了與16GB產(chǎn)品相同的高度。這兩項技術也是SK海力士先進封裝技術的重要組成。

首先來看先進MR-MUF技術。根據(jù)SK海力士的官方資料,MR-MUF(Mass Reflow Molded Underfill, 批量回流模制底部填充)將半導體芯片貼附在電路上,并在堆疊芯片時使用“EMC (Epoxy Molding Compound, 液態(tài)環(huán)氧樹脂模塑料”填充芯片之間或芯片與凸塊之間間隙的工藝。這種新的工藝主要是比之前的NCF技術工藝有了很大提升。此前的NCF技術是在芯片之間使用薄膜進行堆疊。與NCF相比,MR-MUF導熱率高出兩倍左右,工藝速度和良率都有提升。

圖源:SK海力士

另一個是TSV(Through Silicon Via, 硅通孔技術)。TSV技術是在DRAM芯片打上數(shù)千個細微的孔,并通過垂直貫通的電極連接上下芯片的先進封裝技術。這種技術已經(jīng)成為一種提升DRAM性能和密度的重要手段,可以應用于3D-TSV DRAM和HBM。

圖源:SK海力士

HBM主要用于彌補SoC高帶寬需求與主存儲器最大帶寬供應能力之間的帶寬缺口。SK海力士專家表示,特別是在AI應用中,每個SoC的帶寬需求可能都會超過幾TB/s,這是常規(guī)主存儲器無法滿足的。例如具有3200Mbps DDR4 DIMM的單個主存儲器通道只能提供25.6GB/s的帶寬。即使是具有8個存儲器通道的CPU平臺,其速度也只能達到204.8GB/s。而圍繞單個SoC的4個HBM2堆疊可提供大于1TB/s的帶寬。根據(jù)不同的應用程序,HBM既可以單獨用作緩存,也可以用作兩層存儲中的第一層。

圖源:SK海力士

實際上除了GPU搭載了HBM之外,CPU也實現(xiàn)了封裝HBM。去年底,英特爾就正式推出了全球首款配備 HBM 內存的 x86 CPU——Intel Xeon Max 系列。根據(jù)下圖介紹,它具有64 GB的HBM2e 內存,分為4個16 GB的集群,總內存帶寬為1 TB / s,每個內核的HBM都超過1 GB。


圖源:Intel

當前HBM的技術方向主要是在速度、密度、功耗、占板空間等方面的提升。SK海力士通過提高引腳數(shù)據(jù)速率、I/O總線位寬等方式提升速率;通過擴展Die堆疊層數(shù)和物理堆疊高度,以及增加核心Die密度以優(yōu)化堆疊密度。通過評估內存結構和操作方案,最大限度地降低每帶寬擴展的絕對功耗;為了實現(xiàn)總內存Die尺寸最小化,則是通過在不擴大現(xiàn)有物理尺寸的情況下增加存儲單元數(shù)量和功能。

小結

顯然,人工智能、數(shù)據(jù)中心的應用還將拉動HBM的需求,但從成本來看,HBM的平均售價至少是DRAM的三倍,前不久受ChatGPT的拉動,HBM的價格更是水漲船高,消息人士稱,與性能最高的DRAM相比HBM3的價格上漲了五倍。不過,這一市場前景也正是DRAM存儲廠商投入技術和產(chǎn)品的動力。
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