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HBM渐成主流

时间:2024-12-04 浏览:19
随着 AI 模型的规模和复杂性不断增长,它们会生成和处理越来越庞大的数据集,从而导致内存系统出现性能瓶颈。这些内存密集型操作会给内存层次结构带来压力,尤其是在训练大型神经网络等高吞吐量场景中。
我们看到 CPU 处理能力不断提高,遵循摩尔定律,但内存访问速度却没有保持同样的速度。专用 AI 硬件虽然能够实现极高的并行性,但受到内存延迟和带宽的限制。这种瓶颈通常称为内存墙,会严重影响整个系统的性能。为了应对这些挑战并缩小内存性能差距,人们正在探索 3D 堆叠内存技术等领域的进步,通常称为高带宽内存 (HBM)。
HBM 采用 3D 堆叠架构,其中内存芯片垂直堆叠并通过硅通孔 (TSV) 互连。堆叠的 DRAM 通过中介层连接到处理器芯片。这减少了数据必须传输的物理距离,并允许更高的数据传输速率和更低的延迟。
总体而言,HBM拥有以下几点优势:
高带宽– 使用宽内存接口总线可为芯片之间的数据传输提供大量带宽。这对于并行处理工作负载(例如 AI 模型训练和深度学习中的工作负载)特别有用。
更小的外形尺寸– 与传统内存配置相比,HBM 的 3D 堆叠设计占用空间更小。这些堆叠随后安装在处理器旁边的硅或有机中介层上,从而形成高度紧凑的内存系统。
低功耗– HBM 的设计功耗也低于传统内存,尤其是在提供高带宽时。低功耗是现代计算硬件设计的一个关键因素,特别是对于通常大规模部署的 AI 系统而言。
降低延迟– 与 DDR 和 GDDR 等片外内存解决方案相比,HBM 可提供更低的延迟。凭借最近对 2.5D 中介层和 3D 堆叠等先进封装技术的投资,它可实现更紧凑的 SoC 设计,适合异构计算。
对于性能和带宽至关重要的应用,HBM 具有显著优势,尽管成本高、复杂度高,但它仍然是最可行的解决方案之一。随着计算工作量因人工智能和大数据的爆炸式增长而不断演变,管理和访问内存的新方法对于克服内存瓶颈至关重要。
但是,随之而来的挑战,也是显而易见的。
而随着人工智能的复杂性不断增加,HBM 在释放下一代人工智能硬件的全部潜力方面的作用将变得越来越重要。随着演变,下一代 HBM4 和 HBM4E 技术将通过将接口宽度加倍至 2048 位来进一步满足 AI 工作负载的需求。

HBM实施挑战
因为实现具有高带宽内存 (HBM) 的 2.5D 系统级封装 (SiP) 是一个复杂的过程,涉及架构定义、设计高可靠性中介层通道以及对整个数据路径进行稳健测试(包括系统级验证)。
总体而言,HBM拥有几方面的挑战:
制造复杂性– HBM 采用 3D 堆叠架构构建,制造 TSV 和对齐多层内存芯片所需的精度远高于传统内存。此外,HBM 通常安装在硅中介层或有机中介层上,这为内存堆栈和处理器之间提供高速通信。这需要先进的光刻技术和精确的芯片放置,这增加了制造的整体复杂性。
热管理– 由于 HBM 的堆叠特性,多个 DRAM 芯片彼此叠放,内存芯片产生的热量会积聚在堆叠中。这带来了巨大的热挑战。通常需要使用液体冷却、热界面材料 (TIM) 和集成散热器等先进冷却方法来缓解热节流。
总拥有成本– 由于 2.5D 中介层和 3D 堆叠技术需要先进的制造技术,实现高产量可能非常具有挑战性。即使任何堆叠芯片或互连中出现一个缺陷,也可能导致整个 HBM 堆叠失效,从而降低整体制造产量并增加成本。
在具体实现过程中,则需要注意以下几方面的问题:
首先,在高级设计与架构规划时,要确定必要的带宽、延迟和功率要求对于规划整体系统架构非常重要。单片芯片还可以分解为更小的专用模块(称为chiplet),以处理系统内的特定功能。这种方法可以提供增强的设计灵活性、功率效率、产量和整体可扩展性。
来到中介层设计的时候,由于中介层可以是硅材料或有机材料,并支持多个金属层以处理 HBM 堆栈和计算芯片之间的高密度布线。值得一提的是,因为HBM4 将以 HBM3E 中的改进为基础,旨在进一步提高数据速率、能效和内存密度。由于接口宽度增加了一倍(至 2048 位),但 HBM4 内存shoreline 与 HBM3E 保持不变,因此主要挑战是如何管理 PHY 和中介层中更密集的 I/O 布线。布局应确保仔细的信号布线、电源分配和接地,以最大限度地减少通过通道的串扰和损耗,从而满足 HBM4E 规范。
去到SI和PI分析时,为了防止 HBM4E 数据速率下的信号衰减,我们需要执行阻抗匹配、屏蔽等技术,并采取措施确保相邻走线之间的串扰最小。中介层的特征包括插入损耗 (IL)、反射损耗 (RL)、功率总串扰 (PSXT) 和插入损耗与串扰比 (ICR),以表征通道并确保我们满足下一代 HBM4E 技术的要求。
此外,供电网络也需要仔细规划,以确定去耦电容、低阻抗路径和关键敏感信号的专用电源层。在确定供电网络的目标阻抗时,需要考虑主板、封装、中介层和硅片等所有组件的噪声贡献。
最后,广泛的 SI-PI 测试可确保 HBM 封装符合抖动和功率规格。将中介层引起的抖动分解为 ISI、串扰和上升-下降时间退化有助于识别影响 EYE 闭合的主要通道参数,并有助于更好的布局和 I/O 架构优化。
对数据路径中的所有组件进行系统级测试对于确保组装好的封装满足设计阶段规定的性能规格至关重要。包括支持 DFT 的设计在内的综合测试套件对于实现高产量的早期诊断也至关重要。
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