11 月 26 日消息，韓媒 ETNews 11 月 26 日發(fā)布博文，報(bào)道稱英偉達(dá)攜手 Meta、三星電子、SK 海力士等科技巨頭，為提升 AI 性能，正探索將 GPU 核心集成至下一代 HBM（高帶寬存儲(chǔ)器）的技術(shù)方案。

　　據(jù)多位業(yè)內(nèi)人士透露，Meta 和英偉達(dá)正在積極探討此方案，并已開始與三星電子、SK 海力士進(jìn)行合作洽談。

　　援引博文介紹，該技術(shù)旨在打破傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)中內(nèi)存與處理器分離的模式，通過在 HBM 的基底裸片（Base Die）中植入 GPU 核心，實(shí)現(xiàn)計(jì)算與存儲(chǔ)的深度融合。

　　HBM 作為一種通過垂直堆疊多個(gè) DRAM 芯片實(shí)現(xiàn)的高性能存儲(chǔ)器，專為處理人工智能（AI）所需的海量數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)，其最底層的基底裸片目前主要負(fù)責(zé)內(nèi)存與外部設(shè)備間的通信。

　　即將于明年量產(chǎn)的 HBM4 已計(jì)劃在基底裸片上集成控制器，以提升性能和效率。而此次討論的“GPU 核心內(nèi)嵌”方案，則是在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步的重大技術(shù)跨越，它將原本集中于主 GPU 的運(yùn)算功能部分轉(zhuǎn)移至 HBM 內(nèi)部。

　　將 GPU 核心植入 HBM 的主要目的在于優(yōu)化 AI 運(yùn)算的效率，通過將運(yùn)算單元與存儲(chǔ)單元的物理距離縮至最短，可以顯著減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和隨之產(chǎn)生的功耗，從而減輕主 GPU 的負(fù)擔(dān)。

　　這種“存內(nèi)計(jì)算”的思路，被視為突破當(dāng)前 AI 性能瓶頸的關(guān)鍵路徑之一，有助于構(gòu)建更高效、更節(jié)能的 AI 硬件系統(tǒng)。

　　要實(shí)現(xiàn)這一設(shè)想仍面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，HBM 基底裸片受限于硅通孔（TSV）工藝，可用于容納 GPU 核心的物理空間非常有限。

　　其次，GPU 運(yùn)算核心是高功耗單元，會(huì)產(chǎn)生大量熱量，因此如何有效解決供電和散熱問題，防止過熱成為性能瓶頸，是該技術(shù)能否落地的關(guān)鍵。