高帶寬存儲器（HBM, High Bandwidth Memory）是一種可以實現高帶寬的高附加值DRAM產品，適用于超級計算機、AI加速器等對性能要求較高的計算系統。隨著計算技術的發展，機器學習的應用日漸廣泛，而機器學習的基礎是自20世紀80年代以來一直作為研究熱點的神經網絡模型。作為速度最快的DRAM產品，HBM在克服計算技術的局限性方面發揮著關鍵的作用。

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HBM的高帶寬離不開各種基礎技術和先進設計工藝的支持。由于HBM是在3D結構中將一個邏輯die與4-16個DRAM die堆疊在一起，因此開發過程極為復雜。鑒于技術上的復雜性，HBM是公認最能夠展示廠商技術實力的旗艦產品。

從2015年推出HBM1到2021年10月開發業界第一款HBM3 DRAM，SK海力士一直是HBM行業的領軍企業。SK海力士的HBM產品大獲成功的首要因素是產品特性，具體而言，產品設計在保證市場競爭力方面發揮了重要作用。SK海力士HBM設計團隊負責將產品規格落實到實際電路中，同時開發配套的產品架構和設計技術，以確保準確實現產品功能、高性能和低功耗特性。得益于對產品的全面了解，HBM設計團隊還在未來產品規劃及規格定義方面發揮著至關重要的作用。此外，HBM設計團隊會聆聽客戶反饋，并圍繞問題展開分析。

產品特性通常分為三類：性能、功耗和面積，即PPA (Power, Performance, Area)。本文著重探討如何通過卓越的設計工藝來提高產品性能或創造速度優勢。如前所述，HBM支持高帶寬，而帶寬指的是在特定單位時間內可以傳輸的數據量。由于具有高帶寬的特性，HBM主要應用于高性能計算場景。

通過機器學習解決偏移問題

過去八年來，HBM產品帶寬增加了七倍，目前已接近1TB/秒的里程碑節點。鑒于同期內其他產品的帶寬僅增加兩到三倍，我們有理由將HBM產品的快速發展歸功于存儲器制造商之間激烈的競爭。

存儲器帶寬指單位時間內可以傳輸的數據量，要想增加帶寬，最簡單的方法是增加數據傳輸線路的數量。事實上，每個HBM由多達1024個數據引腳組成，HBM內部的數據傳輸路徑隨著每一代產品的發展而顯著增長，如圖2所示。

但是，芯片的尺寸限制了傳輸路徑的增加。因為增加的不僅是數據傳輸線路，還有使用每條傳輸線路的傳輸/接收電路。此外，隨著傳輸線路的增加，等量匹配每條傳輸線路長度和配置的難度加大，使得運行速度無法提升。

傳輸線路之間的時序差異就是我們所說的偏移。為了減少偏移，每條傳輸線路的總長度和電子元件應采用相似的設計。然而，HBM有數千條內部傳輸線路，逐一匹配幾乎是不可能的任務。為此，SK海力士引入了機器學習。強化學習（Reinforcement learning）技術可以在每條傳輸線路上附加多余的傳輸路徑，無需工程師手動作業，即可精確地優化偏移問題，由此減少整個傳輸路徑間的偏移。

一些90度彎曲的線路具有不同的特性，因此必須通過增加紅色附加線的方式來減少偏移（Skew）。與初始的隨機解決方案（如圖3左側所示）相比，強化學習技術的使用可以帶來最優結果（如右圖所示）。通過這種方法，偏移從100皮秒（100 ps）縮短至70皮秒（70 ps），降幅達30%。

通過PVT感知時序優化來提高速度

即使偏移問題得到優化，各種信號之間相對時序關系的匹配仍然是一個難題。例如，每32個數據信號對應一個時鐘信號（clock signal)*，如果需要由時鐘信號來控制數據信號，那么時鐘信號必須采用與數據信號不同的電路。電路配置的差異也會導致關系的變化，具體取決于工藝、電壓、溫度（PVT）的變化。無論何種情況下，時鐘都必須位于數據的特定時序部分。但是，隨著運行速度的提升，時序部分會減少，由此增加了設計復雜度。

* 時鐘信號（clock signal）：在同步數字電路中，時鐘信號在高位和低位狀態之間振蕩，并且像節拍器一樣用于協調數字電路的動作。

為了解決這一問題，SK海力士采用PVT感知時序優化技術來檢測HBM3中的PVT變化，以找到最佳時序。這項技術可以確定單元電路的哪一個分級與精確循環的外部時鐘輸入具有相同的周期，并基于該數據自動優化主時序裕量電路（timing margin circuit） 中的電路配置。如圖4所示，隨著PVT的變化，時鐘時序通常會將時鐘移動到一側，而PVT感知時序優化技術可以在任何情況下讓時鐘始終保持在中心位置，以此來提高速度。

為了增加作為HBM關鍵性能指標的帶寬，SK海力士正在開發一系列設計技術，包括數據路徑優化、基于機器學習的信號線路優化、PVT感知時序優化技術以及全新工藝技術等。基礎die與典型DRAM工藝的不同之處在于基礎die沒有單元，利用這一特性，我們正在開發HBM優化工藝技術以及用于3D堆棧的先進封裝技術。

通過上述一系列努力，SK海力士實現了HBM的快速發展。然而，為了滿足客戶不斷增加的期望，打破現有框架進行新技術開發勢在必行。此外，SK海力士還在與HBM生態系統中的參與者（客戶、代工廠和IP公司等）通力合作，以提升生態系統等級。商業模式的轉變同樣是大勢所趨。作為HBM領軍企業，SK海力士將致力于在計算技術領域不斷取得進步，全力實現HBM的長期發展。

*樸明宰：SK海力士HBM設計團隊project leader

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