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AI及HPC需求帶動,預估2023年對HBM需求容量將年增近60%

為解決高速運算下,存儲器傳輸速率受限于DDR SDRAM帶寬而無法同步成長的問題,高帶寬存儲器(High Bandwidth Memory,HBM)應運而生,其革命性傳輸效率是讓核心運算元件充分發(fā)揮效能的關鍵。

據(jù)TrendForce集邦咨詢研究顯示,目前高端AI服務器GPU搭載HBM已成主流,預估2023年全球HBM需求量將年增近六成,來到2.9億GB ,2024年將再成長三成。1kXesmc

TrendForce集邦咨詢預估到2025年,全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC產(chǎn)品5款、Midjourney的中型AIGC產(chǎn)品有25款,以及 80款小型AIGC產(chǎn)品估算,上述所需的運算資源至少為145,600~233,700顆NVIDIA A100 GPU,再加上新興應用如超級計算機、8K影音串流、AR/VR等,也將同步提高云端運算系統(tǒng)的負載,高速運算需求高漲。1kXesmc

由于HBM擁有比DDR SDRAM更高的帶寬和較低的耗能,無疑是建構高速運算平臺的最佳解決方案,從2014與2020年分別發(fā)布的DDR4 SDRAM及DDR5 SDRAM便可究其原因,兩者頻寬僅相差兩倍,且不論是DDR5或未來DDR6,在追求更高傳輸效能的同時,耗電量將同步攀升,勢必拖累運算系統(tǒng)的效能表現(xiàn)。1kXesmc

若進一步以HBM3與DDR5為例,前者的帶寬是后者的15倍,并且可以通過增加堆棧的顆粒數(shù)量來提升總帶寬。此外,HBM可以取代一部分的GDDR SDRAM或DDR SDRAM,從而更有效地控制耗能。1kXesmc

TrendForce集邦咨詢表示,目前主要由搭載NVIDIA A100、H100、AMD MI300,以及大型CSP業(yè)者如Google、AWS等自主研發(fā)ASIC的AI服務器成長需求較為強勁,2023年AI服務器出貨量(包含搭載GPU、FPGA、ASIC等)出貨量預估近120萬臺,年增率近38%,AI芯片出貨量同步看漲,可望成長突破五成。1kXesmc

責編:Elaine
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