英伟达正式发布 NVHBM 定制内存技术，旨在提升未来 AI GPU 的运行速度并降低功耗。该技术扩展了 NVLink Fusion 架构，专为运行智能体及物理 AI 工作负载的未来 XPU 设计。

NVHBM 的核心创新在于将内存控制器从 XPU 主芯片迁移至 HBM 基础芯片（base die），以优化空间布局。英伟达表示，相较于标准 HBM4e，该方案可将内存带宽提升高达 30%，HBM 功耗降低多达 15%。此外，它还能为主芯片释放多达 25% 的计算面积，这对于参数规模达万亿级的 AI 模型至关重要。

官方数据显示，与 JEDEC HBM4e 标准相比，NVHBM 将 PHY 和支持区域缩减了高达 67%。更窄的接口简化了中介层布线，使整体布局中可用的硅片面积增加多达 80%。这意味着用于内存布线的芯片面积大幅减少，从而为高价值计算组件留出更多空间，同时降低了中介层布线的复杂度。

这一技术路径并非孤例。高通此前已通过 HBC 和 LPDDR DRAM 堆栈推动类似技术，三星、SK 海力士和美光也在探索基于 HBM 基础芯片的相似构想。英伟达计划由多家内存供应商提供标准的 NVHBM 实现方案，以降低跨厂商集成和认证定制内存的工程成本。

亚马逊 Annapurna Labs 副总裁 Nafea Bshara 指出，NVHBM 代表了提升高带宽内存性能与效率的新架构方向，并期待其为未来 AWS 基础设施设计带来益处。作为首批合作伙伴，亚马逊将把 NVHBM 整合进用于 AI 工作负载的 NVLink 规模扩展架构中。未来的 AWS Trainium 芯片（从 Trainium4 起）将采用 NVLink Fusion 技术，在统一的机架级架构下实现英伟达 GPU 与亚马逊芯片的互联。

鉴于英伟达此前已在 Feynman GPU 规划中提及定制 HBM，业界推测 NVHBM 有望于 2028 年首次亮相。届时，制约 AI 发展的 " 内存墙 " 问题或将得到显著缓解。

【星途科讯 图文丨王宇洲 首发于 ZAKER 科技，转载请注明出处】