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HBM被降维打击!美国发布垂直堆叠3D-DRAM AI芯片:100TB/s带宽、能效超13.5倍
📋总体概括
美国AI芯片初创d-Matrix在Hot Chips 2026上详细展示Raptor 3D-DRAM生成式AI推理加速器,采用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠架构,把内存直接置于计算芯片下方。单卡配备32GB 3D-DRAM,带宽超100TB/s,远超192GB HBM4约18TB/s的水平;垂直IO实测0.37pJ/bit,单位面积带宽32.6GB/s/mm²约为HBM4和英伟达Rubin R200的20倍,每GB/s功耗2.96mW,较HBM方案改善13.5倍。这一架构直指推理场景内存墙痛点,对HBM路线构成冲击。
⚡关键信息
- ▸d-Matrix在Hot Chips 2026发布Raptor,采用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠,内存直置计算芯片下方
- ▸单卡32GB 3D-DRAM带宽超100TB/s,由8个chiplet组成,单个chiplet提供4GB内存和约12.5TB/s带宽
- ▸对比之下192GB HBM4配置带宽仅约18TB/s,Raptor单位面积带宽32.6GB/s/mm²约为HBM4和Rubin R200的20倍
- ▸垂直IO实测0.37pJ/bit,约为HBM方案十分之一;每GB/s功耗2.96mW,能效改善13.5倍
🔥犀利点评
数字确实漂亮,但要泼冷水:32GB对上192GB,容量差着六倍,带宽再快也架不住大模型权重装不下,HBM的护城河从来不只是带宽。Raptor瞄准的是推理这个细分赛道,用堆叠内存打延迟和能效,思路成立,但d-Matrix能否扛住英伟达全家桶生态和量产良率才是生死题。降维打击先别喊,等真出货再说。
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