类别：业界动态 出处：网络整理 发布于：2023-04-19 10:04:22 | 893 次阅读
TrendForce 的分析师认为，到 2022 年，配备计算 GPU（如 Nvidia 的 A100 或 H100）的 AI 服务器的出货量将同比增长约 9％。但是，他们没有详细说明它们是指单位出货量还是美元出货量。他们现在估计，生成式人工智能的兴起将催化对人工智能服务器的需求，这个市场将在 2023 年增长 15.4%，并在 2027 年之前继续以 12.2% 的复合年增长率增长。
人工智能服务器使用的激增也将增加对所有类型内存的需求，包括商品 DDR5 SDRAM、HBM2e 以及用于计算 GPU 的 HBM3，以及用于高性能和大容量存储设备的 3D NAND 内存。TrendForce 估计，虽然通用服务器包含 500 GB - 600 GB 的商品内存，但人工智能服务器使用 1.2 TB - 1.7 TB。此外，此类机器使用配备 80 GB 或更多 HBM2e/HBM3 内存的计算 GPU。由于每台 AI 机器都配备多个计算 GPU，因此每盒 HBM 的总容量现在为 320 GB – 640 GB，而且随着 AMD 的 Instinct MI300 和 Nvidia H100 NVL 等加速器搭载更多 HBM3 内存，它只会进一步增长。
说到 HBM3 的采用，需要注意的是，根据 TrendForce 的说法，SK 海力士是目前量产这种类型内存的制造商。因此，随着对此类内存的需求增长，它将受益。去年，SK 海力士占据了 HBM 出货量的 50%，其次是三星，占 40%，美光占 10%。TrendForce 称，今年该公司将巩固其地位并控制 HBM 出货量的 53%，而三星和美光的份额将分别下降至 38% 和 9%。预测，从中长期来看，HBM等人工智能存储器的发展将对半导体行业产生重大影响。负面趋势可能是设备成本增加。
编译自anandtech
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