AI 訓練和推理 SoC 和系統(tǒng)開發(fā)人員正在通過 HBM2e 和 GDDR 規(guī)范進行組合，以確定哪種風格最適合他們的下一代設計。

幾乎每天都有新的人工智能 (AI) 應用程序涌現(xiàn)。然而，訓練和推理 SoC 設計人員和系統(tǒng)工程師在內(nèi)存帶寬、容量和內(nèi)存使用均衡方面面臨著與深度學習計算元素相關的巨大挑戰(zhàn)。

下一代 AI 應用面臨的挑戰(zhàn)包括是選擇高帶寬內(nèi)存第 2 代增強型 (HBM2e) 還是圖形雙倍數(shù)據(jù)速率 6 (GDDR6) DRAM。對于某些 AI 應用程序，每種應用程序都有其自身的優(yōu)點，但作為訓練或推理 SoC/系統(tǒng)設計人員，您必須仔細評估每個應用程序以成功實施您的設計。

獲得概要
這里是您在繼續(xù)進行 AI 設計時可以期待的概要。?HBM2e 和 GDDR6 的“概覽”比較，突出了有助于指導您的 AI 設計的關鍵差異。

對于不同的架構(gòu)和系統(tǒng)，您可以使用不同的尺寸、容量和預期性能水平來實現(xiàn)以每瓦兆次運算 (TOPS/W) 衡量的所需性能。但是，在此處的討論中，我們將比較給定 AI 加速器設計的相同帶寬要求。

在我們的比較示例中，使用了一個設備、一個堆棧的 HBM2e。它具有 8 千兆位 (Gb) 的容量，以及高達每秒 2.8 兆位 (Tb/s) 的帶寬。在 HBM2e 下，帶寬被分解為 2.8 Tb/s × 1,024 輸入/輸出 (I/O) 等于 2.8 Tb/s。

至于 GDDR6，為了達到 2.0-Tb/s 的帶寬，您需要四個設備，每個設備提供高達 2-Gb 的容量，因此總?cè)萘颗c HBM2e 的 8 Gb 相同。在帶寬方面，每個 GDDR I/O 提供大約 16 Gb/s 的帶寬。因此，這四個設備中的 32 × 4 或 128 個 I/O 加起來可以提供大約 2 Tb/s。這里的要點是，與四個 GDDR6 設備相比，單個 HBM2e 設備可以為您提供更多帶寬。

HBM2e 設備在 2.8-Gb/s 帶寬下的功耗約為 5 瓦。相比之下，在 GDDR6 的情況下，四個設備中的每個設備的功耗約為 2.5 W，總功耗為 10 W。因此，很明顯單個 HBM2e 設備的功耗幾乎是 GDDR6 解決方案的一半。

系統(tǒng)性能
現(xiàn)在，讓我們進入系統(tǒng)性能。AI 芯片通常以每瓦特浮點運算 (TFLOPS/W) 的形式進行比較。需要指出的是，系統(tǒng)設計師和架構(gòu)師將以不同的方式構(gòu)建深度學習加速器。

HBM2e 采用 2.5D 封裝技術，并通過中介層與 SoC 或 ASIC 進行 die-to-die 連接。因此，與 GDDR6 相比，它在給定操作中消耗的能量更少。與 GDDR6 相比，提供的 TOPS/W 明顯翻了一番。

因此，與 GDDR6 相比，HBM2e 在視頻和圖像識別等 AI 應用中更有效，并為您提供雙倍的性能功耗比。這是因為處理元件通過管芯上的中介層直接連接到 HBM2e。此外，每瓦浮點運算提供了更好的性能。相比之下，在 GDDR6 的情況下，功能從一個芯片轉(zhuǎn)移到另一個芯片，因此能耗和延遲要高得多。

HBM2e 中介層和 TCO
如上所述，HBM2e 是一種基于 2.5-dB 的技術。這意味著在將 ASIC 連接到 HBM2e 內(nèi)存時需要插入器。然而，這種中介層是一種較舊的 65 納米工藝技術。因此，它更便宜。由于 2.5D 封裝是一項相對較新的技術，因此 HBM2e 的總擁有成本 (TCO) 與 GDDR6 相比略高。

另一方面，GDDR6 是一種特殊但商品化的內(nèi)存。它可從三個半導體供應商處獲得，而 HBM2e 目前僅可從兩個供應商處獲得。

最大優(yōu)勢
I/O 可能是 HBM2e 相對于 GDDR6 的最大優(yōu)勢。對于 GDDR6，它們是標準的高速單端 I/O。SoC 需要一個額外的 128 位 I/O 用于數(shù)據(jù)，該 I/O 在非常高的功率下切換，并且還與其他信號（例如接地和電源信號）的風險命令相關聯(lián)。

然而，基于中介層的 HBM2e 具有從芯片到芯片的寬 I/O，并且功耗更低。因此，與控制器 SoC 上的典型 GDDR6 PHY 相比，裸片上的內(nèi)存控制器 PHY 功耗要低得多。

結(jié)論
HBM2e 為您提供與 GDDR6 相同或更高的帶寬和類似的容量，但功耗幾乎是一半，而 TOPS/W 則增加了一倍。因此，HBM2e 是業(yè)內(nèi)久經(jīng)考驗的解決方案。

說了這么多，HBM2e 和 GDDR6 在印刷電路板 (PCB) 級別仍然存在設計問題和注意事項。一旦將這些器件放置在 PCB 上，就會出現(xiàn)信號完整性、特性和電路板空間問題，以及相關的設計注意事項。特別是基于中介層的 HBM2e 及其 2.5D 封裝需要特殊的 PCB 制造。

總體而言，HBM2e 是 AI 應用的首選。HBM2e 一代擁有 2.8-Gb/s I/O 或 3.2-Gb/s I/O 帶寬，將滿足下一代 AI 應用的高性能要求。

審核編輯 黃昊宇