
高通正试图重塑其在数据中心领域的竞争力,凭借在低功耗芯片设计上的积累,推出了一种名为"高带宽计算"(High Bandwidth Compute,简称 HBC)的全新内存架构。该方案旨在挑战行业标准的 HBM4,并通过显著的节能效果降低 AI 算力成本。
HBC 本质上是现有 LPDDR 内存的混合式改良方案。与 HBM4 类似,高通采用 3D 垂直堆叠技术,将内存直接集成在计算芯片之上。这种近内存计算架构理论上可实现高达 133 TB/s 的数据传输速度。
参数亮眼,但需理性看待
高通计划于 2027 年中期发布下一代 AI 推理加速器 AI250,HBC 将作为其核心组件一同问世。在规格上,HBC Gen 1 提供 768GB 的理论容量,这在当前 HBM4 难以企及。此外,相较于高端 HBM4 每堆栈约 3.3TB/s 的带宽,高通公布的 133TB/s 数据极具冲击力。
不过,业界指出这种比较存在一定偏差。HBM4 提供的是原始带宽,而高通的高带宽表现部分得益于其在芯片内部执行了大量计算任务,减少了数据搬运需求。两者在技术路径上存在差异,属于不同维度的对比。
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能效成为核心卖点
在 AI 行业日益关注能耗的背景下,高通将能效比作为 HBC 的主要竞争优势。据高通声称,在处理较大数据批量时,HBC 的每瓦特性能是传统 HBM 的 6 倍;而在处理代码助手等混合推理任务时,能效提升幅度可达 200 倍。
配资平台查询入口这一特性契合了大型科技公司对控制数据中心水电消耗的迫切需求。目前,高通已赢得关键合作伙伴的支持:Meta 与其签署了多代处理器使用协议;微软 CEO 萨蒂亚 · 纳德拉也重申,双方将在 PC、本地 AI 及数据中心领域深化合作,以应对日益严峻的环境足迹问题。
尽管获得巨头背书,高通面临的竞争并未减弱。由三星、闪迪和海力士支持的"高带宽闪存"(HBF)等方案正在崛起,专注于 AI 推理中常见的低写入、高读取场景。此外,高通关于能效的惊人声明目前仍缺乏第三方独立测试结果的验证,其实际表现有待市场检验。
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