AI领域：HBM4内存16层堆叠，助AI加速器狂飙25%！

在全球跨境领域，高速运算与人工智能（AI）技术的发展对高带宽内存（HBM）的需求持续攀升。近日，新媒网跨境获悉，知名存储芯片制造商SK海力士在2026年国际消费电子展（CES）上，展示了其具有里程碑意义的16层堆叠（16-Hi）HBM4内存模块，为AI加速器领域带来了前所未有的高密度与高性能解决方案。

此次展示的HBM4内存封装，是业界首款达到16层堆叠设计的产品。SK海力士通过其独特的MR-MUF（Mass Reflow Molded Underfill）模塑技术，成功实现了这一高密度集成，并同时突出了HBM4高达2,048位的接口带宽。根据SK海力士公布的数据，其HBM4内存堆栈运行速度可达10 GT/s，相较于JEDEC官方标准规范，这一速度提升了25%。对于美国英伟达（NVIDIA）等下游采纳方而言，更高的性能余量不仅能满足客户在大规模部署中对极限性能的追求，也能为超大规模数据中心应用提供更高效能的解决方案。

HBM4内存模块在物理尺寸上与HBM3/HBM3E保持了相同的封装面积，即约10.5 × 12.0毫米。然而，HBM4允许更高的堆栈厚度，例如16层堆叠的HBM4厚度可达约950微米，而12层堆叠的HBM3约为750微米。在有限的封装空间内，HBM4集成了密度更高的I/O接口和电源凸点，这对其先进封装技术提出了更高要求。

SK海力士继续沿用了其先进的MR-MUF封装工艺。该技术的核心在于，将多层内存裸芯片安装在基板上，通过一次回流焊步骤完成键合，随后在DRAM层之间、基底芯片与基板之间填充模塑材料进行封装。这种工艺不仅有助于提升堆叠高度和封装良率，也对内部散热和信号完整性维护至关重要。特别是在内存堆叠层数不断增加、数据传输速率持续提升的背景下，MR-MUF技术在确保多层芯片间可靠连接和高效散热方面发挥着关键作用。

从HBM4与HBM3E的背面来看，两者的差异显而易见，这不仅体现在引脚数量上，更体现在整体布局上。虽然HBM3E和HBM4共享相同的尺寸和封装面积，但HBM4的背面BGA引脚阵列呈现出更高的密度和更均匀的分布，整个封装区域内的凸点密度显著提高。这一变化符合HBM4从1,024位I/O升级到2,048位I/O的需求，因为更高的带宽必然需要更多的信号引脚，同时还需要额外的电源和接地引脚来支持更高的带宽以及更严格的信号完整性裕度。相比之下，HBM3E的背面凸点布局较为稀疏，区域间的间隔更为明显，这与其1,024位接口和相对较低的整体I/O需求相符。

新媒网跨境了解到，HBM4的电源传输和接地触点设计也与前代内存存在显著区别。HBM4将更大比例的背面区域分配给电源和接地凸点，并且这些凸点在封装内的排列更为均匀。这种设计能够有效降低在高达8 GT/s（标准规格）或10 GT/s（本次展示的性能）的数据速率下可能出现的噪声和红外（IR）压降，从而确保数据传输的稳定性和效率。即使不依赖精确的规格参数，仅从背面封装设计上也能清晰看出，HBM4旨在满足远高于前代产品的I/O带宽和电源传输需求。

SK海力士表示，这些HBM4模块采用了基于成熟的1b-nm（第五代10纳米级）工艺制造的定制DRAM裸芯片。选择这一先进工艺，是为了实现在大尺寸DRAM裸芯片上保持低缺陷密度、减少变异性并最终达到高良率。高良率是降低制造成本的关键因素之一，尽管目前尚难以准确估算这种成本降低将如何最终体现在终端用户价格上，但其对于HBM4在市场上的普及和应用无疑具有积极意义。

综上所述，SK海力士此次在CES 2026上展示的16层堆叠HBM4内存，不仅彰显了其在先进封装和内存技术领域的领先地位，也为日益增长的AI计算需求提供了关键支持。随着人工智能技术持续演进，对高带宽、高容量内存的需求将只增不减。HBM4的出现，无疑将加速AI加速器、高性能计算等领域的创新步伐，为下一代计算平台奠定坚实基础。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/hbm4-16-layer-stack-boosts-ai-accel-25.html