集邦咨询：英伟达明年第 1 季度完成 HBM3e 产品验证，HBM4 预计 2026 年推出

你是否曾为AI训练速度缓慢、数据处理效率低下而烦恼？在人工智能技术飞速发展的今天，传统内存带宽已成为制约计算性能的关键瓶颈。高带宽内存（HBM）技术正是破解这一难题的核心，而新一代HBM4技术规格更将带来革命性的突破。了解这些技术细节，对于任何关注AI硬件发展的人都至关重要。

HBM4的核心规格有哪些升级？

HBM4的技术飞跃首先体现在其惊人的带宽提升。根据JEDEC固态技术协会正式发布的JESD270-4规范，HBM4采用了2048位宽总线接口，传输速度高达8Gb/s，使得单堆栈总带宽达到2TB/s，相比HBM3的1TB/s实现了翻倍增长。这种带宽跃升将极大地提高数据传输效率，为带宽密集型应用提供更强有力的支持。

在容量方面，HBM4支持4层、8层、12层和16层的DRAM堆叠结构，以及24Gb和32Gb的芯片密度，单堆栈*大可实现64GB容量。这意味着未来的AI加速卡和服务器能够处理更庞大的模型和数据集，满足大规模AI训练和推理的需求。

架构设计有哪些创新？

HBM4在架构设计上进行了根本性革新。*显著的变化是将每个堆栈的独立通道数量从HBM3的16个增加到了32个，每个通道含有两个伪通道（pseudo channels）。这种设计为硬件设计人员提供了更大的灵活性和独立的访问多维数据集的方式，能够显著提升带宽调度效率与系统设计灵活性。

为了提升能效，HBM4支持供应商自定义的VDDQ电压选项（0.7V、0.75V、0.8V或0.9V）以及VDDC电压（1.0V或1.05V），实现更高的能源效率与热控制能力。这种精细的功耗控制对于数据中心和大型计算设施尤为重要，能够显著降低运营成本。

安全性和兼容性如何保障？

HBM4在安全性方面引入了定向刷新管理（DRFM）技术，以改进对row-hammer攻击的缓解效果，并拥有更高的可靠性、可用性和可维护性（RAS）。这一特性对于确保数据的安全性和系统的稳定性至关重要，特别是在多租户云环境和关键任务应用中。

在兼容性方面，HBM4接口设计保持了对现有HBM3控制器的向后兼容性，这意味着在应用中可以实现HBM3与HBM4的混合使用，降低整体系统开发和部署的难度。这种设计允许单个控制器在需要时同时与HBM3和HBM4一起工作，为系统升级提供了平滑的过渡路径。

如何选择适合的HBM4解决方案？

选择HBM4解决方案时，需要考虑以下几个关键因素：

1. 1.性能需求评估：首先明确你的工作负载对带宽和容量的具体要求。如果你的应用涉及大规模AI训练或高性能计算，那么高带宽（2TB/s）和大容量（64GB） 的HBM4配置是必要的。对于边缘计算或能效敏感的场景，可能需要权衡性能和功耗。

2. 2.供应商技术路线：主要HBM供应商如SK海力士、三星和美光都在积极开发HBM4产品，但技术路线各有侧重。SK海力士计划在2026年推出16层堆叠的HBM4E产品，内存带宽将是HBM4的1.4倍。三星则计划在HBM4设计中采用4纳米工艺，联合AMD、高通等客户共同研究3D堆叠与混合键合技术。了解各供应商的技术特点对于选择合适解决方案很重要。

3. 3.系统集成考虑：HBM4需要与处理器（如CPU/GPU）进行紧密集成。根据JEDEC的规划，HBM4可能不再仅是排列在SoC主芯片旁边，也有部分讨论转向堆栈在SoC主芯片之上。这种集成方式的变化会影响整个系统的设计和散热方案。

4. 4.成本与可用性：HBM4预计2026年第二季度开始量产，初期成本可能较高。需要根据项目预算和时间表权衡是等待HBM4还是采用当前的HBM3e解决方案。同时也要考虑供应链的稳定性和长期支持。

个人观点：HBM4将如何重塑计算架构？

在我看来，HBM4的意义远不止是性能参数的提升，它代表着计算架构范式的转变。随着AI模型规模的不断扩大和对实时数据处理需求的增长，内存带宽已成为制约计算性能的关键瓶颈。HBM4的2TB/s带宽能力将彻底改变处理器与内存之间的交互方式，使“内存墙”问题得到显著缓解。

更重要的是，HBM4的高带宽和低延迟特性将使得以前不可能的应用成为现实。想象一下，能够实时训练包含数万亿参数的AI模型，或者进行复杂科学模拟而无需担心数据吞吐限制。这将加速从生成式AI向“智能体”和“物理AI”的演进，推动自动驾驶、机器人技术和元宇宙等前沿领域的发展。

另一方面，HBM4的高能效设计也符合全球对可持续计算的追求。数据中心能耗已成为严峻挑战，HBM4通过提供更高性能的同时优化能效，有助于减少数字基础设施的碳足迹。

然而，技术的普及也面临挑战。HBM4的制造工艺更加复杂，需要晶圆代工厂与存储器厂的紧密合作，*底层的Logic die将采用12nm制程wafer。这可能影响初期的产量和成本，但随着技术的成熟和规模的扩大，HBM4有望逐渐从高端应用向更广泛的市场渗透。

随着HBM4在2026年的量产，我们有理由相信，它将成为推动下一波计算革命的关键技术之一，为人工智能和高性能计算开启全新的可能性。