HBM走俏，暗战打响

HBM走俏，暗战打响当存储三巨头（SK海力士、三星、美光科技）围绕HBM进行升级、扩产的那一刻，意味着蛰伏十年之久、发展至第六代的HBM终于甩去“成本高昂”的束缚，以强悍性能步入存储市场，搅动风云：SK海力士市值突破千亿美元、台积电CoWoS先进封装产能告急、DRAM投片量面临挤压……但必须警惕的是，若只将HBM视作存储领域的一项新兴技术而在战术上亦步亦趋，若只瞄准ChatGPT、Sora等生成式人工智能而忽视背后痛点，是要犯战略错误的。我国半导体从业者需清晰认识到，倘若HBM在内的存储领域受到长期遏制，我国相关产业发展将继先进制程、GPU后，再失先手。正如电子科技大学长三角研究院（湖州）集成电路与系统研究中心副主任黄乐天所说：“就好像一把枪，子弹供应跟不上，射速再快也没用。无法解决HBM问题，我国算力就难以提升，人工智能在内的诸多产业发展就将受限。”HBM，一场无声的暗战。“带宽之王”狂飙，HBM无敌手狂飙的HBM究竟有何魔力？HBM（HighBandwidthMemory，高频宽存储器）属于DRAM（动态随机存取存储器）中的一个类别，具有高带宽、大容量、低延迟的DDRDRAM组合阵列。AI时代，算力可以轻松破T（TOPS，每秒万亿次运算），但存储器带宽破T（TB/s，每秒万亿字节带宽）则异常艰难。在需要高算力又需要大数据的应用场景下，存储数据吞吐能力的不足被无限放大，出现所谓的“存储墙”。图源：Rambus想要增加带宽，最简单粗暴的方法是增加数据传输线路的数量。当前，HBM由多达1024个数据引脚组成，其内部数据传输路径随着每代产品的发展而显著增长——以SK海力士推出的HBM3E为例，其作为HBM3的扩展（Extended）版本，最高每秒可以处理1.15TB数据；三星的HBM3E“Shinebolt”经初步测试，最大数据传输速度预计达1.228TB/s。鉴于如此强大的带宽性能，市面上大部分存储器产品都难以在该领域击败HBM，唯一的胜出者只能是下一代HBM。HBM技术自2013年在半导体市场崭露头角以来，已扩展至第一代（HBM）、第二代（HBM2）、第三代（HBM2E），目前正步入第四代（HBM3）、第五代（HBM3E），而第六代（HBM4）也已蓄势待发。业内判断，HBM作为今后AI时代的必备材料，虽然在内存市场中比例还不大，但盈利能力是其他DRAM的5~10倍。日前，市场调研机构YoleGroup发布的数据进一步印证了这一点。Yole预计，今年HBM芯片平均售价是传统DRAM内存芯片的5倍。而考虑到扩产难度，HBM价格预计在相当长一段时间内将保持高位。鉴于HBM目前无可撼动的市场地位，以及紧张的产能和昂贵的价格，业界是否可以通过牺牲某项性能而另寻方案，譬如使用潜在替代者GDDR、LPDDR？事实上，英伟达较早期的GTX1080、GTX2080Ti、GTX3090也的确采用了GDDR技术。一位国内芯片企业负责人接受集微网采访时指出，HBM紧缺的产能令其价格一直维持在高位，但随着大模型训练成熟，逐渐进入大规模推理部署阶段，将不得不面对性价比的问题。推理场景中，算力成本至关重要，事实上目前各个大模型厂商也均在探索更高性价比的推理方案。譬如使用GDDR或LPDDR等方案获得更高的性价比，英伟达及国内厂家的推理板卡也不同程度上使用GDDR方案作为替代。“GDDR本身存在颗粒容量不足的顾虑，在模型参数规模日渐增长的趋势下，如果单卡或者单节点无法提供足够的显存容量，反而会降低单卡的计算效率。但随着GDDR7（其更加兼顾AI场景对带宽和颗粒容量密度的需求）逐步商业化，预计HBM价格也将伴随产能释放而逐步下降，未来在过渡期内还将是多方案共存的状态。”该人士表示。HBM走俏，CoWoS吃紧HBM的大火正快速推高市场规模以及预期。市场调查机构Gartner预测，2022～2027年，全球HBM市场规模将从11亿美元增至52亿美元，复合年均增长率（CAGR）为36.3%。高盛甚至给出了翻倍的预期，预计市场规模将在2022年（23亿美元）到2026年（230亿美元）前增长10倍（CAGR77%）。在催动先进封装的同时，HBM的产能却显得捉襟见肘。具体地看，HBM由多个DRAM堆叠而成，利用TSV（硅通孔）和微凸块（Microbump）将裸片相连接，多层DRAMdie再与最下层的Basedie连接，然后通过凸块（Bump）与硅中阶层（interposer）互联。HBM与GPU、CPU或ASIC共同铺设在硅中阶层上，再通过CoWoS等2.5D封装工艺相互连接，硅中介层通过CuBump连接至封装基板上，最后封装基板再通过锡球与下方PCB基板相连。图片：使用HBM的2.5D封装由此，台积电的CoWoS技术成为目前HBM与CPU/GPU处理器集成的理想方案。HBM高焊盘数和短迹线长度要求需要2.5D先进封装技术，目前几乎所有的HBM系统都封装在CoWoS上，而高端AI服务器也基本使用HBM。这样看起来，几乎所有领先的数据中心GPU都是台积电封装在CoWos上的。黄仁勋在NVIDIAGTC2024大会期间更是直白喊话，英伟达今年对CoWos的需求非常大。产业人士指出，CoWoS封装所需中介层材料，因高精度设备不足和关键制程复杂，中介层材料供不应求，牵动CoWoS封装排程及AI芯片出货。2022年以来，ChatGPT为代表的人工智能带动AI芯片抢购潮，英伟达、AMD为代表的国际大厂纷纷下单，并均采用台积电CoWoS先进封装。大厂“分食”之下，CoWoS产能吃紧。台积电总裁魏哲家在1月的法说会上称，计划今年将CoWoS先进封装产能增加一倍，并计划在2024年进一步扩充。相关数据显示，去年12月台积电CoWoS月产能已经增至1.4万～1.5万片，预估到今年第四季度，CoWoS月产能将大幅扩充至3.3万～3.5万片，这与魏哲家“产能增加一倍”的说法基本吻合。而最新消息，台积电将在嘉义科学园区设两座CoWoS先进封装厂，首厂预计5月动工，2028年量产。良率低、散热难，HBM“妥协”市场调研机构集邦预估，2024年底HBM产值占整体DRAM比重有望攀至20.1%的水平。集邦科技资深研究副总经理吴雅婷表示，在相同制程及容量下，HBM颗粒尺寸较DDR5大35%～45%；良率（包含TSV封装良率），则比起DDR5低约20%～30%；生产周期（包含TSV）较DDR5多1.5～2个月不等。HBM在市场上“攻城略地”的同时，也面临良率低、散热难等方面问题。首先是低良率遏制产能。HBM制造过程中，垂直堆叠多个DRAM，并通过TSV将它们连接起来，由高层向下打孔，通过整个硅片做信号通道；一般技术是信号引脚从侧面左右两边拉下来，而HBM是从中间直接打孔，在极小的裸片上打1000多个孔，并涉及多层；封装过程中，由于线路多且距离近，封装时的干扰、散热等问题均有可能影响线路。这意味着，上述任何阶段的失败都可能导致一枚芯片的废弃。此前有传闻称三星HBM3芯片生产良率仅10%～20%，三星予以坚决反驳，称“这不是真的”。其次是散热之困。“85℃左右它开始忘记东西，125℃左右则完全心不在焉，”这是业界对DRAM在热量面前尴尬表现的调侃。黄乐天认为，这种说法并不是很客观。存储器相对于处理器等逻辑电路，无论从峰值功耗还是功率密度而言都不算高，之所以存在散热问题，是由于3D-IC堆叠造成的。无论是哪种芯片，只要使用3D堆叠的方式就不可避免有热量聚集，如同多条电热毯堆在一起，热量自然无法散发。“事实上，散热问题是影响3DIC商用化的主要问题。3DIC早在20年前就被提出，但由于解决不好散热，只能在某些可以不计成本加入微流道能强力散热机制的场景中应用。HBM可视作在2D和3D之间寻求妥协，采用存储器件3D、逻辑器件2D的方式，尽量避免热量集中。”黄乐天告诉集微网。存储大厂起干戈，走向技术分野2013年，SK海力士与AMD合作开发世界上的首个HBM，率先“挥师入关”。有数据显示，2023年SK海力士市...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1426028.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1426028.htm