記憶體方案助力生成式AI發展　邊緣運算成關鍵驅動力

搜索最新SoC解决方案
关于汽车电子...物联网...安全...音频...视频

DRAM 技術可提升頻寬、速度與效能，但仍面臨成本與時效性的挑戰...

www.eettaiwan.com, Apr. 18, 2025 – 

隨著半導體技術持續創新，記憶體解決方案成為推動生成式AI發展的核心動力。各大企業在技術研發上不斷尋求彈性策略，以提升投入資本報酬率(Return On Invested Capital)，並透過供應鏈合作加強Chiplet架構的發展。硬體設計也隨著生成式AI應用和使用者介面的變革而調整，預計2025~2027年間，市場將迎來多項技術突破。

DRAM創新挑戰與機會

DRAM解決方案在頻寬、延遲、速度、容量及功耗管理方面各有優勢，但成本與上市時程仍是關鍵挑戰。為降低創新風險，客戶需積極參與承諾採購，而製造商則須尋求降低成本的策略。例如，LPDDR、PIM (Processing-In-Memory)、Wide I/O、GDDR與高頻寬記憶體(HBM)各具特色，適用於不同應用場景。

智慧型手機與Apple記憶體技術發展

短期內，PIM被視為最具創新的記憶體方案，主要支援神經處理單元(NPU)，但僅限少量應用。Mobile HBM雖可提升效能，但應用尚未明朗。預計2026年，蘋果(Apple)將在iPhone Pro Max與摺疊機型中，由PoP (Package-on-Package)架構轉向獨立式DRAM配置，提升頻寬，同時NAND表現將透過UFS 5.0技術改進。

自動駕駛與Tesla記憶體技術需求

隨著自動駕駛技術發展，高效能應用處理器(AP)與LPDDR的使用將進一步增加，預計HBM4將在2027年後導入自動駕駛系統。此外，XR裝置、無人機與遊戲領域也將擴展Wide I/O的應用，以提升低延遲處理能力。

Nvidia與SOCAMM技術突破

Nvidia提出的DIGITS技術，將透過GPU與HBM的整合提升記憶體頻寬，並在2025年中透過SOCAMM技術，系統級晶片先進記憶體模組(System-On-Chip Advanced Memory Module)增強CPU頻寬，以擴展容量並提升訊號完整性。然而，PCB與連接器成本仍是一大挑戰，短期內尚無計畫將該技術應用於一般PC市場。

 Back