【导读】为解决高速运算，内存传输速率受限于DDR SDRAM带宽无法同步成长的问题，高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM）应运而生，革命性传输效率是让核心运算组件充分发挥效能的关键。市调机构研究显示，高阶AI服务器GPU搭载HBM已成主流，2023年全球HBM需求量年增近六成，到2.9亿GB，2024年再成长三成。
为解决高速运算，内存传输速率受限于DDR SDRAM带宽无法同步成长的问题，高带宽内存（High Bandwidth Memory，HBM）应运而生，革命性传输效率是让核心运算组件充分发挥效能的关键。市调机构研究显示，高阶AI服务器GPU搭载HBM已成主流，2023年全球HBM需求量年增近六成，到2.9亿GB，2024年再成长三成。
市调机构预估到2025年，全球若以等同ChatGPT的超大型AIGC产品五款、Midjourney中型AIGC产品有25款，以及80款小型AIGC产品估算，所需运算资源至少145，600~233，700颗NVIDIA A100 GPU，加上新兴应用如超级计算机、8K影音串流、AR/VR等，也同步提高云端运算系统负载， 显示高速运算需求高涨。
由于HBM拥有比DDR SDRAM更高带宽和较低耗能，无疑是建构高速运算平台的最佳解决方案，2014与2020年发表的DDR4 SDRAM及DDR5 SDRAM便可究其原因，两者带宽仅相差两倍，且不论DDR5或将来DDR6，追求更高传输效能同时，耗电量也同步攀升，势必拖累运算系统效能表现。若进一步以HBM3与DDR5为例，前者带宽是后者15倍，且能透过增加堆叠颗粒数量提升总带宽。HBM可取代部分GDDR SDRAM或DDR SDRAM，更有效控制耗能。
市调机构表示，主要由搭载NVIDIA A100、H100、AMD MI300及大型CSP业者如Google、AWS等自研ASIC的AI服务器成长需求较强劲，今年AI服务器出货量（含搭载GPU、FPGA、ASIC等）出货量预估近120万台，年增率近38%，AI芯片出货量同步看涨，可望成长突破五成。
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