电子行业市场前景及投资研究报告：HBM，AI芯片核心升级点,AI存储路线图.pdfVIP

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2024年4月23日

证券研究报告

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“AI的裂变时刻”系列报告10

HBM何以成为AI芯片核心升级点？全面理解AI存储路线图

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核心观点：

⚫AI存储路线图：更大容量、更大带宽、更低功耗。随着人工智能的快速发展，大模型的参数量指数级增长，不

仅推升了处理器的算力需求，同时也对与处理器匹配的内存系统提出了更高的要求。一方面，大量模型数据的

传输要求更大的内存带宽，以缓解“内存墙”问题，提升HPC系统计算效率；另一方面，内存系统的容量需要

大幅拓展，以存储千亿参数乃至更大规模的大模型。

⚫如何理解内存系统层级及关键参数？对于单个乃至多个处理器组成的系统而言，内存系统自下而上可以分为单

元、阵列、die、封装、系统几个层级。根据处理器设计和应用的不同，所配置的内存类型、规格选择和配置数

量也有所不同，需要和处理器总线宽度、时钟频率等参数相匹配。内存最重要的性能参数是容量、带宽和延迟，

同时还需要考虑能耗和性价比。不同类型的DRAM各有优势，在设计处理器系统架构的时候需要针对不同的应

用，选择合适的内存系统设计。

⚫DDR+LPDDR路线图：面向CPU，构建高效大容量内存系统。DDR是最传统、最主流的DRAM类型。广泛用

于PC、服务器、HPC等领域。目前，DDR5是最新一代DDR标准，提供更高的速度、更高的效率和更大的容

量。LPDDR正在成为数据中心CPU的新选择，其原因是需要在大规模AI和HPC工作负载的带宽、能效、容

量和成本之间取得最佳平衡。随着前端先进制造技术接近物理极限，DRAM芯片本身的性能提升越来越难，从

内存模组和系统架构层面进行性能提升成为新的方向。MCRDIMM/MRDIMM允许并行访问同一个DIMM中的

两个阵列，从而大幅提升DIMM模组的容量和带宽。CXL是一种高速互连技术，提供处理器与专用、高

性能存储系统之间的高效、高速、低延时接口，以满足资源共享、内存池化和高效运算调度的需求。

⚫GDDR+HBM路线图：面向GPU，HBM高带宽优势成为AI大模型训练推理关键。GDDR是专为图形处理应

用设计的高速内存技术，搭配GPU用于图形处理、数据中心加速和AI等需要高带宽数据处理的场景。HBM是

一种新型内存，得益于堆叠结构和垂直TSV互连，HBM具有更高的传输带宽、更高的存储密度、更低的功耗

以及更小的尺寸，高带宽优势对大模型训练和推理的效率提升至关重要。近年来，大部分高端数据中心GPU和

ASIC均使用HBM作为内存方案，GDDR在推理等场景中具备性价比优势。未来，HBM技术持续向更高带宽、

更大容量发展，12Hi-16HiHBM4有望2026年进入量产。

⚫风险提示。半导体行业周期性波动风险；人工智能行业发展不及预期风险；新技术进展不及预期风险。

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