hbm3：迈向更高性能. 2020 年，hbm3 问世，在高带宽内存领域树立又一里程碑。它传承 hbm2 技术优势，实现带宽与容量双重飞跃，带来更卓越体验。 hbm3 带宽提升显著，最高超每秒 1tb 。

* hbm3 (2022): 堆叠层数和管理通道增加，传输速度最高可达819gb/s，16gb内存。 * hbm3e (2024, 预计): 传输速度高达8gbps，容量增至24gb。 hbm技术以其令人瞩目的带宽和容量，为高性能计算、人工智能和图形应用提供了强劲动力。

2024年12月27日 · HBM4 是 HBM3E（第五代）的后继产品，是目前商业化的最新一代 HBM。 它计划安装在英伟达的下一代人工智能加速器“Rubin”系列中。 三星电子的 HBM4 基于 1c DRAM，即 10 纳米级第六代 DRAM。 考虑到竞争对手SK海力士和美光在HBM4中使用1b DRAM，即第五代DRAM，领先一代。 为了确保在下一代 HBM 市场中的竞争力，战略是快速提高性能。 为此，三星电子将于今年年底开始在平泽市P4投资建设1c DRAM量产线。 具体设备供货已与相关合作伙 …

JEDEC officially announced the HBM3 standard on January 27, 2022. [8] HBM achieves higher bandwidth than DDR4 or GDDR5 while using less power, and in a substantially smaller form factor. [9] . This is achieved by stacking up to eight DRAM dies and an optional base die which can include buffer circuitry and test logic. [10] .

hbm主要应用场景为ai服务器，最新一代hbm3e搭载于英伟达2023年发布的h200。 根据 Trendforce 数据，2022年AI服务器出货量86万台，预计2026年AI服务器出货量将超过200万台，年复合增速29%。

2024年7月16日 · 近日，全球半导体行业的标准制定权威机构JEDEC发布了下一代高带宽内存（HBM）技术——HBM4的初步规范，此举预示着内存巨头与 AI 芯片企业即将围绕 新一代 高性能存储解决方案展开激烈竞争。 此消息来源于JEDEC的官方新闻稿及科技资讯网站Wccftech的报道。 HBM4的设计目标在于进一步提升数据处理速度，同时保持高带宽、低功耗和单位面积或堆叠的高容量等关键特性，这对于处理大型 数据集 和执行复杂计算的应用至关重要，如生成式 人工 …

* hbm3 (2022): 堆叠层数和管理通道增加，传输速度最高可达819gb/s，16gb内存。 * hbm3e (2024, 预计): 传输速度高达8gbps，容量增至24gb。 hbm技术以其令人瞩目的带宽和容量，为高性能计算、人工智能和图形应用提供了强劲动力。

2025年3月19日 · 1 Bandwidth: In HBM products, bandwidth refers to the total data capacity that one HBM package can process per second. SK hynix also adopted the Advanced MR-MUF process to achieve the capacity of 36GB, which is the highest among 12-layer HBM products. ... Following its achievement as the industry’s first provider to mass produce HBM3 in 2022 ...

HBM3E堆叠了12个DRAM芯片，支持24GB和32GB的容量，而HBM4可以堆叠16个DRAM芯片，支持64GB容量。 根据 JEDEC 的说法，HBM4 旨在提高数据处理速度，同时保留更高的带宽、更低的功耗和更大的单个芯片或堆栈容量等关键特性，这些特性对于需要高效管理大型数据集和复杂计算的应用（如生成式人工智能、高性能计算、高端显卡和服务器）来说至关重要。 根据 JEDEC...

5 天之前 · VideoCardz notes that consumer graphics cards seem unlikely to adopt HBM variants anytime soon. The HBM4 and HBM4e generation represent a critical bridge for enabling continued AI performance scaling.