随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的兴起，对计算能力的需求呈现爆炸式增长。从GPT-3的1750亿参数到GPT-4的1.8万亿参数，短短几年内模型规模增长了400多倍，对内存带宽和容量提出了前所未有的挑战。面对AI 2.0时代的数据洪流，如何突破内存瓶颈，成为摆在整个行业面前的关键难题。

在这一背景下，Rambus 宣布推出业内首款HBM4内存控制器IP，旨在加速下一代AI工作负载，为AI 2.0时代的算力需求提供强劲的内存支持。Rambus研究员兼杰出发明家Steven Woo博士、Rambus 大中华区总经理苏雷先生会上接受了媒体采访，深入解读了HBM4控制器IP的特性、优势以及对AI产业发展的影响。

HBM4控制器IP：开启TB级带宽时代

在AI训练过程中，海量数据的快速读写对内存带宽提出了极高的要求。HBM（高带宽内存）凭借其创新的2.5D/3D堆叠架构和高密度互连，能够提供更高的带宽、更低的延迟和更高的能效，成为AI训练硬件中不可或缺的关键技术。

“HBM内存非常适用于AI训练、高性能计算和网络应用，” Steven Woo博士表示，HBM具有非常高的带宽和密度，远高于市面上常见的普通DRAM。

Rambus研究员兼杰出发明家Steven Woo博士

然而，HBM的演进也面临着巨大的挑战。随着数据传输速率的不断提升，信号干扰、时序收敛以及与其他芯片的互操作性等问题日益突出。Rambus凭借其在高性能内存架构领域超过30年的经验积累，以及在HBM多个代际的成功客户实施经验，致力于解决这些技术难题，持续推动HBM技术的演进。

当前正处于应用阶段的HBM版本为HBM3E，JEDEC（固态技术协会，全球性标准组织）已经制定下一代HBM4的标准，相关技术与产品正处于研发阶段。

此次发布的HBM4控制器IP，是Rambus在HBM领域持续创新的最新成果。该控制器IP提供32个独立通道，总数据宽度达2048位，在6.4Gbps的数据速率下，总内存吞吐量可达1.64TB/s，比HBM3高出两倍以上，为AI 2.0时代的海量数据处理提供了强有力的支持。

除了更高的带宽，HBM4控制器IP还具备低延迟、高能效、模块化和高度可配置等优势，能够满足不同应用场景的定制化需求。此外，Rambus还提供了一系列补充工具，如测试平台和验证IP，以及与PHY供应商的紧密合作，确保客户能够轻松集成和验证整个解决方案，实现一次流片成功。

面向AI 2.0时代 携手共建AI生态

在AI 2.0时代，多模态、更强的生成能力等新特性对内存技术提出了更高的要求。Steven Woo博士认为，AI 2.0最主要的特征就是对内存带宽和容量需求的剧增：“Rambus HBM4控制器可以支持新一代HBM内存的部署，适用于最先进的处理器，包括AI加速器、图形处理器和高性能计算应用。”

Rambus不仅关注当前的市场需求，也着眼于未来的技术发展趋势。通过其研究机构Rambus Labs，Rambus不断探索如何改进未来的人工智能内存，包括如何提供更快的内存、更高的容量和更好的功耗效率，以满足AI产业不断增长的需求。

谈及未来的内存技术发展趋势，Steven Woo博士表示，更高的带宽和更大的容量将是未来内存技术发展的永恒主题，同时功耗效率的提升也是一个非常具有挑战性的领域，需要不断改进。

技术是Rambus不断创新和发展的基础，而要推动HBM技术的普及和应用，离不开与产业链上下游的紧密合作。Rambus积极与晶圆代工厂、PHY供应商以及芯片设计公司等合作伙伴携手，共同构建繁荣的AI生态系统。

通过与合作伙伴的紧密合作，Rambus不仅能够为客户提供完整的HBM子系统解决方案，还能够提供全方位的技术支持，帮助客户解决在产品设计、集成和验证过程中遇到的各种技术难题，缩短产品上市时间，并最终实现商业成功。

“我们非常注重售中和售后的服务，针对客户的项目产品规格、配置方面我们会在技术方面给予一些最佳的建议和参考” 苏雷先生表示，“Rambus可以帮助客户提前规避一些技术难题，并且更加快速地推出产品，为客户提供宝贵的产品附加值。”

Rambus 大中华区总经理苏雷先生

在AI 2.0时代，内存技术的发展将直接影响着AI产业的未来。Rambus凭借其在高性能内存领域的深厚技术积累和持续创新能力，以及与合作伙伴的紧密合作，将继续引领HBM技术的发展，为AI 2.0时代的算力需求提供强劲的内存支持，助力AI产业的蓬勃发展。