现在AI加速器GPU几乎都离不开HBM，这东西就像给算力装了“高速通道”，数据传输快得飞起。
HBM是怎么火起来的？简单说，就是把DRAM芯片一层层叠起来，不用走传统线路，数据直接在芯片间“串门”，速度比普通内存快好几倍。
HBM的成本比普通DDR内存高出一大截，一块高端GPU光HBM成本就占了三成。
而且DRAM芯片密度提升越来越难，想堆更多容量，要么加芯片，要么等技术突破，短期内看不到头。
这些技术各有各的招，有的想把HBM做得更便宜，有的专攻大容量，还有的瞄准了手机、汽车这些终端设备。
JEDEC协会正在推这个标准，核心是把HBM的“豪华Kaiyun包装”简化了不用那么贵的载板，接口设计也优化了。
SK海力士、三星这些存储巨头都在盯着，说不定以后电脑、服务器也能用上类似技术。
普通HBM用DRAM，HBF直接上3DNAND闪存，相同空间下容量能翻10倍。
AI推理场景最需要这种“大胃王”，毕竟推理时要处理的图片、视频数据量太大了。
SK海力士搞了个HBS技术，把DRAM和NAND芯片垂直叠起来，不用复杂的TSV工艺，成本低不少。
还有个“老熟人”HMC，美光和英特尔早年搞的技术，后来被HBM盖过风头。
HBM继续守着高端AI加速卡，SPHBM4往通用计算渗透，HBF专攻大容量推理，HBS瞄准终端设备，HMC在定制化场景找机会。
HBM的高速、HBF的大容量、HBS的低成本，凑在一起才能撑起AI的“大场面”。
对行业来说，这种竞争才能让AI算力真正“飞”起来，而不是被存储技术卡脖子。
不管是HBM的改良，还是新技术的崛起，核心都是为了让AI跑得更快、用得更爽。
这场技术混战，最终受益的，会是整个AI产业，还有我们每一个用AI的人。返回搜狐，查看更多
