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存储专题：AI发展驱动HBM高带宽存储器放量
- 2023-06-20 12:30:46上传人：bu**兔子
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- HBM ：高带宽 DRAM ， GPU 理想存储解决方案
- AI 大模型催动 DRAM 需求
- 3D DRAM 解决 “ 内存墙 ” 问题
- 关键技术助力 HBM 发展
- 相关企业
- 风险提示
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- 证券研究报告
- 图 1： HBM 主要以 TSV 技术垂直堆叠芯片，达到缩减体积、降低能耗的目的
- 图 2： AI 模型计算量增长迅猛
- 图 3： HBM 提供更快的数据处理速度
- 图 4： 大模型语言计算对应内存需求
- 图 5： 静态内存参数、优化器状态较为固定
- 图 6： 动态内存通常是静态内存的数倍
- 图 7： AI 服务器提升存储器需求
- 图 8： 模型越大需要设备内存越大
- 图 9： 存储带宽落后于算力成长速度形成 “ 内存墙 ”
- 图 10： 3D DRAM 几种实现方式
- 图 11： HBM 每个 DRAM 单元间引线最短
- 图 12： HBM3 带宽进一步提升
- 图 13： Chiplet 搭载 HBM 作为存储单元解决方案
- 图 14： 硅通孔技术流程
- 图 15： TSV 当前深宽比约在 10 ： 1
- 图 16： TSV 目前开孔约在 10um
- 图 17： 英伟达 A100 GPU CoWoS 封装
- 图 18： 基于 TSV 技术实现堆叠 HBM
- 图 19： IMEC TSV 工艺示意图
- 图 20： ALD 形成扩散阻挡层
- 图 21： 先进 DRAM 需要更高介电常数材料
- 图 22： ALD 形成 High-K Metal Gate
- 图 23： 2.5D+3D 先进封装集成
- 图 24： AMD Radeon Vega GPU & HBM2 横截面
- 图 25： 台积电 “ 3D Fabric ” 平台使用 8个 HBM2e 堆栈
- 图 26： NVIDIA GH200 Grace Hopper 芯片中使用 96GB HBM3 堆栈
- 图 27： AMD/UMC 2.5D+3D 集成示意图
- 图 28： NVIDIA/TSMC 2.5D+3D 集成示意图
- 图 29： 2019-2025 全球封装基板行业产值及增速
- 图 30： 全球 IC 载板市场格局
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