英伟达联手Meta推动GPU整合HBM，探索AI算力新突破

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。

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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。