AI及HPC需求帶動對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(guān)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。

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，顯示出高速運算需求高漲。

由于HBM擁有比DDR SDRAM更高的帶寬和較低的耗能，無疑是建構(gòu)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)。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。

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。