当AI算力竞赛进入白热化阶段，作为性能瓶颈的内存技术正迎来关键迭代。JEDEC即将定稿的SPHBM4标准，试图用512位窄接口实现HBM4级别的带宽表现，同时通过兼容传统有机基板来降低成本、提升容量。这一方案常被解读为HBM阵营向主流市场扩张的信号，但实质上，SPHBM4并非旨在颠覆GDDR的“杀手级”技术，而是HBM生态在性能与成本之间的一次精准权衡。
要理解SPHBM4的价值，首先要明确当前HBM技术的核心矛盾。作为AI加速器与高端GPU的“性能基石”，HBM的核心优势源于其超宽接口设计——从HBM3的1024位到HBM4的2048位，通过并行数据传输实现了极高的带宽与能效比。以SK海力士量产的HBM4为例，其2048位接口搭配8GT/s传输速率，单堆栈带宽可达2TB/s。
但超宽接口的代价同样显著：它需要占用处理器内部大量宝贵的硅片面积。对于高端AI芯片而言，硅面积直接关联成本与集成度。接口宽度越大，能容纳的HBM堆栈数量就越少，最终限制了内存总容量。当前HBM4单堆栈最大容量为64GB，而AI大模型训练对内存容量的需求呈指数级增长，这种“带宽有余、容量不足”的困境，成为制约AI算力进一步突破的关键瓶颈。
更棘手的是成本问题。HBM4的生产依赖TSV（硅通孔）堆叠、MR-MUF封装等先进工艺，再加上基底芯片的逻辑制程成本，其单价较HBM3E显著上涨。高昂的成本与有限的容量扩展性，让HBM难以渗透到中高端AI芯片、边缘计算等更广泛的场景——这正是SPHBM4标准试图解决的核心问题。
SPHBM4（Standard Package High Bandwidth Memory）的核心设计思路，是通过“接口窄化+串行化技术”，在不损失带宽的前提下，降低硅面积占用与集成成本。
SPHBM4最直观的改变，是将HBM4的2048位接口压缩至512位，降幅达75%。但带宽要保持HBM4级别（2TB/s），就必须通过4:1串行化技术弥补接口宽度的损失。JEDEC尚未明确“4:1串行化”的具体实现路径，目前行业存在两种合理推测：
- 方案一：大幅提升传输速率。将HBM4的8GT/s速率提升至32GT/s，通过倍速传输抵消接口宽度的缩减。这种方案逻辑简单，但对DRAM芯片的物理层设计、信号完整性提出了极高要求。
- 方案二：引入高阶编码方案。借鉴PAM4等多电平编码技术，在相同时钟频率下提升单位时间的数据传输量。这种方案对编码/解码逻辑的复杂度要求更高，但在信号稳定性上可能更具优势。
无论采用哪种方案，SPHBM4的核心目标都是“带宽守恒”，通过串行化技术实现与2048位宽接口同等的总带宽。从技术本质上看，这是一种“空间换时间”的妥协：用更复杂的串行化电路设计，换取硅片面积的节省。
在封装架构上，SPHBM4采用了“标准化基底芯片+通用HBM4 DRAM芯片”的组合策略。基底芯片负责将多个HBM4 DRAM芯片的宽接口信号“汇聚”并转换为512位窄接口信号；而DRAM芯片则直接复用成熟的HBM4产能。这种设计简化了控制器研发并保障了容量扩展性，单堆栈最大容量仍可达到64GB。
传统HBM的2.5D集成依赖昂贵的硅中介层。而SPHBM4最大的成本优势，在于兼容传统有机基板——无需硅中介层，直接通过有机基板实现SoC与HBM堆栈的2.5D集成。这一改变显著降低了集成成本，并提升了布局灵活性，为在芯片周边集成更多的HBM堆栈以提升总容量创造了条件。当然，有机基板的信号完整性与抗干扰能力是其需要面对的挑战。
看到SPHBM4“低成本、高带宽”的特性，不少人会疑问：它能否替代GDDR7，成为游戏GPU、中端计算卡的主流内存？答案是否定的。
尽管SPHBM4比HBM4便宜，但它仍属于“先进封装内存”，其成本结构与采用传统平面封装的GDDR7存在本质区别。对于游戏GPU等消费级市场而言，替换多个GDDR7芯片为一个SPHBM4堆栈，不仅无法降低成本，反而可能导致终端产品售价上涨——这与消费级市场“成本敏感”的核心需求相悖。
更关键的是场景适配性的差异。SPHBM4的设计初衷是为了解决AI芯片的“容量瓶颈”，其核心优先级是“带宽≥容量>成本>功耗”；而GDDR的核心场景是游戏、中端图形计算，优先级是“带宽够用>成本低廉>能效均衡”。以游戏GPU为例，其对内存带宽的需求约为1-1.5TB/s，GDDR7通过PAM4编码即可实现这一目标，且功耗更低。SPHBM4的2TB/s带宽对游戏场景而言属于“性能过剩”。
反之，在中高端AI边缘计算、工业级计算等场景，SPHBM4的优势则十分明显。它能以低于HBM4的成本，提供同等带宽与更高容量，同时兼容传统有机基板，降低终端设备的设计与量产难度——这些场景对成本的敏感度低于消费级市场，对性能与容量的需求又高于GDDR能提供的上限，正是SPHBM4的核心目标市场。
尽管无法颠覆GDDR，但SPHBM4的推出将深刻改变HBM的市场生态，主要体现在三个方面：
第一，降低HBM的准入门槛，让更多中高端AI芯片、边缘计算芯片厂商有机会采用HBM技术。
第二，推动HBM产能的规模化，复用HBM4 DRAM芯片产能，带动整个生态成本下降。
第三，加剧存储厂商的竞争分化，对基底芯片逻辑制程和先进封装工艺提出更高要求。
SPHBM4并非一场“技术革命”，而是对HBM技术的一次“精准优化”。它聚焦于解决HBM自身的“容量与成本”痛点，让HBM从“高端AI芯片专属”走向“中高端多元化场景”。对于行业而言，它成为了连接高端HBM4与主流GDDR之间的“桥梁”；对于用户而言，它将加速中高端AI计算、边缘智能设备的普及。
未来，随着SPHBM4标准的正式定稿与量产落地，内存市场可能形成“GDDR主导消费级、SPHBM4渗透中高端计算、HBM4垄断顶级AI”的三分格局。这种格局是技术适配不同应用场景的必然结果，最终将推动整个半导体产业向更高性能、更广泛应用的方向发展。
发表于 昨天 02:18
|
查看: 6|
回复: 0
