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英伟达联手Meta推动GPU整合HBM,探索AI算力新突破

时间:2025-11-27 10:21
11 月 26 日消息,韩媒 ETNews 今天(11 月 26 日)发布博文,报道称英伟达携手 Meta、三星电子、SK 海力士等科技巨头,为提升 AI 性能,正探索将 GPU 核心集成至下一代

11月26日消息,据韩国媒体ETNews今日报道,英伟达正与Meta、三星电子和SK海力士等科技巨头展开合作,旨在突破AI芯片性能瓶颈,探索将GPU核心直接集成到下一代HBM(高带宽存储器)中的技术方案。

将 GPU 塞进 HBM,英伟达携手 Meta 等探索突破 AI 算力瓶颈

多位业内人士透露,Meta与英伟达正积极推进此项技术方案的探讨,同时已开始与三星电子和SK海力士展开合作洽谈。

报道指出,该技术旨在突破传统计算架构中内存与处理器分离的模式,通过将GPU核心直接植入HBM的底层裸片中,实现计算与存储的深度融合。

HBM作为一种通过垂直堆叠多个DRAM芯片实现的高性能存储器,专为满足人工智能处理海量数据需求而设计。其最底层的基带裸片目前主要负责内存与外部设备间的通信任务。

计划于明年量产的HBM4已确定在基带裸片上集成控制器,以提升整体性能与效率。而此次讨论的"GPU核心内嵌"方案则是在此基础上实现的技术跨越——将原本集中于主GPU的运算功能部分转移至HBM内部。

将GPU核心植入HBM的主要目的在于优化AI运算效率。通过将运算单元与存储单元的物理距离缩至最短,可显著减少数据传输延迟及随之产生的功耗,从而有效减轻主GPU的运算负担。

这种"存内计算"的设计思路被视为突破当前AI性能瓶颈的关键路径之一,有助于构建更高效、更节能的AI硬件系统。

不过,要实现这一技术构想仍面临诸多挑战。首先,HBM基带裸片受限于硅通孔工艺,可用于容纳GPU核心的物理空间十分有限。

其次,GPU运算核心作为高功耗单元会产生大量热量,如何有效解决供电与散热问题,防止过热成为性能瓶颈,是该技术能否成功落地的关键所在。

来源:https://www.ithome.com/0/900/368.htm
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