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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
摘要
快科技9月4日消息, 美国AI芯片初创d-Matrix近日在Hot Chips 2026上详细介绍了其Raptor 3D-DRAM生成式AI推理加速器。该芯片采用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠的架构,将内存直接置于计算芯片下方。 单张Raptor卡配备32GB 3D-DRAM,带宽超过100TB/s。 单个chiplet提供4GB内存和约12.5TB/s带宽,8个chiplet组成一...
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快科技9月4日消息
美国AI芯片初创d
Matrix近日在Hot
Chips
2026上详细介绍了其Raptor
DRAM生成式AI推理加速器
该芯片采用台积电N4逻辑裸片与3D
DRAM面对面堆叠的架构
将内存直接置于计算芯片下方
2026-09-04
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红茶
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快科技9月4日消息, 美国AI芯片初创d-Matrix近日在Hot Chips 2026上详细介绍了其Raptor 3D-DRAM生成式AI推理加速器。该芯片采用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠的架构,将内存直接置于计算芯片下方。 单张Raptor卡配备32GB 3D-DRAM,带宽超过100TB/s。 单个chiplet提供4GB内存和约12.5TB/s带宽,8个chiplet组成一张完整加速卡。相比之下,192GB HBM4配置带宽仅约18TB/s。 在能效表现上,Raptor垂直IO实测仅0.37pJ/bit,约为HBM方案的十分之一。单位面积带宽达32.6GB/s/mm²,是HBM4和英伟达Rubin R200的约20倍; 每GB/s功耗仅2.96mW,较HBM方案的40mW改善13.5倍。 Raptor直指AI推理的内存墙困境。大模型解码阶段每个token需反复读取权重和KV缓存,内存带宽是关键瓶颈。64个并发用户在100万token上下文下,KV缓存占用高达935GB。 SRAM(静态随机存取存储器)虽能提供数百TB/s带宽,但容量仅GB级且漏电功耗惊人。HBM虽有高容量,但带宽受封装边缘空间限制,100TB/s带宽下仅内存功耗就达1.92kW。3D-DRAM正好介于两者之间。 Raptor将逻辑裸片直接置于DRAM上方,信号路径缩短至毫米级,无需PHY接口。单层堆叠功率密度控制在0.5W/mm²以下时,可通过液冷将DRAM温度保持在100°C以下。 d-Matrix预计Raptor商用产品将于2027年推出,3D-DRAM能否重塑AI推理内存架构,将取决于其在大规模部署中的实际表现。
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