随着高效能运算（HPC）工作负载日益复杂，生成式 AI 正加速整合进现代系统，推动先进内存解决方案的需求因此日益增加。为了应对这些快速演进的需求，业界正积极发展新一代内存架构，致力于提升带宽、降低延迟，同时增加电源效能。DRAM、LPDDR 以及利基型内存技术的突破正重新定义运算效能，而专为 AI 优化的内存方案，则扮演了驱动效率与扩展性的关键角色。华邦的半定制化超高带宽元件 (CUBE) 内存即是此进展的代表，提供高带宽、低功耗的解决方案，支持 AI 驱动的工作负载。本文将探讨内存技术的最新突破、AI 应用日益增长的影响力，以及华邦如何透过策略性布局响应市场不断变化的需求。

先进内存架构与效能扩展

内存技术正迅速演进，以满足 AI、AIoT 与 5G 系统对效能的严苛要求。产业正迎来前所未有的架构革新，DDR5 与 HBM3E 的广泛应用将成为新趋势，这些技术可同时提供更高带宽与更佳的能源效率。DDR5 的单脚位数据速率最高可达 6.4 Gbps，每模块可达 51.2 GB/s，效能几乎为 DDR4 的两倍，且工作电压由 1.2V 降至 1.1V，进一步提升功耗效率。HBM3E 则将带宽推升至每堆栈逾 1.2 TB/s，为 AI 大型训练模型提供理想的效能。然而，其高功耗特性使其不适合用于移动设备与边缘端部署。

随着 LPDDR6 预计在 2026 年突破 150 GB/s 的带宽，低功耗内存正朝向更高的传输效率与能源效益迈进，以应对 AI 智能型手机与嵌入式 AI 加速器所面临的挑战。华邦正在研发小容量的 DDR5 和 LPDDR4 解决方案，以便对功耗要求应用进行优化。同时，华邦推出了 CUBE 内存，旨在实现超过 1 TB/s 的带宽并降低热耗散。

CUBE 的未来容量预期可扩展至每组 8GB，甚至更高。例如，采用单一光罩区（reticle size）制程的 4Hi WoW 堆栈架构，可实现逾 70GB 的容量与 40TB/s 的带宽，使 CUBE 成为 AI 边缘运算领域中，相较传统内存架构更具优势的替代方案。

此外，CUBE 的子系列 CUBE-Lite 提供 8-16GB/s 的带宽（相当于 LPDDR4x x16/x32），其运作功耗仅为 LPDDR4x 的 30%。在不搭载 LPDDR4 PHY 的情况下，SoC 仅需整合 CUBE-Lite 控制器，即可达成相当于 LPDDR4x 满速的带宽表现，不仅可节省高额的 PHY 授权费用，更能采用 28nm 甚至 40nm 的成熟制程节点，达成原先仅能在 12nm 工艺下实现的效能水平。

此架构特别适用于整合NPU 的 AI-SoC、AI-MCU，可驱动具备电池供电需求的 TinyML 终端装置。搭配 Micro Linux 操作系统 与 AI 模型执行，可应用于 IP 摄影机、AI 眼镜、穿戴式设备等低功耗 AI-ISP 终端场景，有效达成系统功耗优化与芯片面积缩减的双重效益。

生成式 AI 部署下的内存瓶颈

生成式 AI 模型的指数级增长将带来前所未有的内存带宽与延迟挑战。特别是基于 Transformer 架构的 AI 工作负载，对运算吞吐量与高速数据存取能力有极高需求。

以 LLamA2 7B 为例，在 INT8 模式下部署至少需要 7GB 的内存，即便转为 INT4 模式仍需 3.5GB，凸显目前移动设备内存容量的限制。现阶段使用 LPDDR5（带宽 68 GB/s）的 AI 智能型手机，已面临明显瓶颈，市场急需 LPDDR6 的进一步发展。然而，在 LPDDR6 商用化之前，仍需有过渡性解决方案来填补带宽缺口。

从系统层面来看，机器人、自动驾驶汽车与智能传感器等 AI 边缘应用也对功耗与散热提出更严苛的挑战。尽管 JEDEC 标准正朝 DDR6 与 HBM4 演进，以提升带宽利用率，华邦的 CUBE 内存作为一种半定制化架构，则提供符合 AI SoC 要求的高扩展性与高效能替代方案。CUBE 结合了 HBM 级别带宽与低于 10W 的功耗，是边缘 AI 推理任务的理想选择。

散热与能源效率的双重挑战

将大型 AI 模型部署至终端设备，将面临显著的散热与能源效率挑战。AI 工作负载本身即需大量能耗，所产生的高热容易影响系统稳定性与效能表现。

• 装置端内存扩充：

为减少对云端 AI 处理的依赖并降低延迟，行动装置需整合更高容量的内存。然而，传统 DRAM 的扩展已接近物理极限，未来须透过混合式架构，整合高带宽与低功耗内存以突破瓶颈。

• HBM3E 与 CUBE 的比较：

尽管 HBM3E 可实现极高的数据传输速率，但其单堆栈功耗超过 30W，并不适用于移动边缘应用。华邦的 CUBE 则可作为替代型最后层快取 (Last Level Cache, LLC)，有效降低对芯片内 SRAM 的依赖，同时维持高速数据存取能力。随着逻辑制程迈入次 7nm 时代，SRAM 面临更严重的缩放瓶颈，凸显新一代快取解决方案的迫切需求。

• 散热优化策略：

AI 处理可能导致单一芯片产生超过 15W 的热负载，因此，如何有效分配功耗与进行热管理成为关键。华邦透过 CUBE 采用的 TSV（Through Silicon Via, 硅穿孔）封装技术，并优化内存的刷新周期，协助在小型化装置中实现 AI 执行的最佳能效。

DDR5 与 DDR6：推升 AI 运算效能的催化剂

DDR5 与 DDR6 的演进标志着 AI 系统架构的重大转折点，带来更高的内存带宽、更低延迟以及更佳的扩展性。

DDR5 采用 8 组 Bank Group 架构与芯片内建的 ECC（Error-Correcting Code , 错误修正码），提供优异的数据完整性与效能，非常适合用于 AI 强化的笔记本电脑与高效能 PC。其单模块的最大传输率达 51.2 GB/s，能支持实时推理、多任务处理与高速数据运算需求。

DDR6 目前仍在研发阶段，预期将实现超过 200 GB/s 的模块带宽，功耗降低约 20%，并针对 AI 加速器进行优化设计，进一步拓展 AI 运算的极限。

华邦在 AI 内存领域的策略领导力

华邦积极推动专为 AI 工作负载与嵌入式处理应用所设计的内存架构创新，其市场策略重点包括：

·CUBE 作为 AI 优化内存：

透过 TSV（穿硅互连）技术，整合高带宽与低功耗特性，CUBE 是行动与边缘 AI SoC 的理想内存解决方案。

·与 OSAT 合作伙伴协同创新：

华邦与外包半导体封装与测试（OSAT）伙伴密切合作，推动与下一代 AI 硬件的深度整合，优化内存封装效率并降低系统延迟。

·面向未来的内存创新蓝图：

华邦专注于 AI 专用内存解决方案、专属高速缓存设计，以及优化 LPDDR 架构，致力于支持高效能运算、机器人与实时 AI 处理等未来应用。

结语

AI 驱动的工作负载、效能扩展的挑战，以及对低功耗内存解决方案的迫切需求，正共同推动内存市场的深度转型。生成式 AI 的迅猛发展，加速了对低延迟、高带宽内存架构的渴求，进一步促使内存与半定制化内存技术持续创新。

华邦凭借其在 CUBE 内存及 DDR5/LPDDR 系列技术上的领先优势，已成为新一代 AI 运算的重要推手。随着 AI 模型日益复杂，市场对兼具高效能与能源效率的内存架构需求将更加迫切。华邦对技术创新的长期承诺，让其持续站稳 AI 内存进化的前沿，实现高效能运算与可持续扩展性之间的最佳平衡。

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