1、AI内存争霸战：HBM和LPDDR谁将称王？

2、爱尔兰启动“硅岛”半导体战略，将建设3座晶圆代工厂

3、消息称三星下一代DRAM良率已达50 ~ 70%

4、顺络电子诚邀您参加第二十三届上海国际工业自动化及机器人展览会

5、三星电子将为10万名学生提供AI教育

1、AI内存争霸战：HBM和LPDDR谁将称王？

人工智能（AI）需要强大的计算能力和海量的数据。这些计算可以由CPU、GPU或专用加速器完成，虽然数据在传输到处理器的过程中会通过DRAM，但最适合这一用途的DRAM类型取决于执行训练或推理任务的系统类型。

当前工程团队面临的内存挑战是如何跟上AI快速增长的计算需求，而同步动态随机存取存储器（SDRAM）在这里起着关键作用。所有这些数据都需要被处理、存储和访问，任何环节的不匹配都可能影响系统的整体性能。

“我们拥有如此强大的计算能力，”Cadence产品营销集团总监Frank Ferro表示，“但从内存带宽的角度来看，该如何充分利用它呢？”

这个问题并没有简单答案，也不存在一刀切的解决方案。目前，市场上有四种同步DRAM（SDRAM）类型，每种都有针对性用途和各自的优缺点：

双倍数据速率（DDR）内存通常与CPU（尤其是复杂指令集架构处理器，即CISC处理器）配合使用。程序可能包含复杂的分支和多种操作，DDR正是针对此类计算优化的。DDR是最通用的架构，具有最低的延迟（首个数据的到达时间），且带宽适中（使用64位数据总线）。

“双倍数据速率”这一名称源自于数据可以在时钟信号的上升沿和下降沿进行存取，而传统内存和逻辑电路通常只在单边沿进行操作。

低功耗DDR（LPDDR）与DDR类似，但为了在保持高性能的同时降低功耗，各代产品中引入了许多节能特性，包括：更低的供电电压；温度补偿刷新率，低温环境下减少刷新频率；深度和部分掉电模式；部分阵列刷新选项；写入均衡，补偿数据选通信号和时钟信号之间的偏差；命令/地址训练以优化信号时序和完整性；更低的I/O电容；在后几代产品中使用6位单数据速率（SDR）命令和地址总线，而非早先的10位DDR总线；两个半宽总线而非一个全宽总线；差分时钟；数据复制和Write-X（全写1或全写0）命令，减少特定用例的数据传输量；动态电压频率调整（DVFS）。

在后几代产品中，时钟结构更加复杂，保持持续运行的主时钟频率为四分之一速度，由此衍生出多个仅在需要时运行的全速时钟。LPDDR不会安装在双列直插内存模块（DIMM）中，而是采用BGA封装，直接焊接到主板上。

图形DDR（GDDR）是为配合GPU进行图形处理而开发的变体。它具有比DDR高得多的带宽，可以向处理器传输大量图形数据，但也具有比DDR更高的延迟。“GDDR更适合高带宽应用，但容量是个问题，”Ferro说。

高带宽内存（HBM）由堆叠的DRAM芯片组成，具有超宽总线，适用于对带宽要求极高的计算任务，如AI训练、推理和高性能计算（HPC）。

Ferro指出这四种DRAM类型的主要区别在于访问协议，而非存储单元本身。“无论您使用GDDR、LPDDR、DDR还是HBM，其底层基本采用的是相同的内存技术，关键是如何访问DRAM。”

这些不同的访问方式可能对性能和功耗产生重大影响。

数据中心之王：HBM

HBM在数据中心领域占据着不可撼动的统治地位。“我们认为HBM仍将主要应用于数据中心的训练任务和超高速接口领域，”Expedera首席软件工程师Ramteja Tadishetti表示，“但其高昂的价格注定使其局限于高端市场，难以进入注重成本的边缘设备。”

尽管HBM能耗与价格均属最高，但数据中心的其它零部件也一样。Quadric首席营销官Steve Roddy指出：“与训练芯片采用的整片光罩尺寸晶圆相比，HBM的成本和功耗不过是零头。这就像房地产——如果你斥资2500万美元在比佛利山庄购地，绝不会在房屋建造上省预算。数据中心同理：既然已投入巨资用于芯片和封装，HBM的增量成本微不足道。我们还未发现HBM在数据中心之外的任何应用规划，就连高端汽车市场也没有。开发L4级自动驾驶系统（ADAS）的车企需要风冷散热且单价低于四位数的芯片方案，根本无法承受功耗达千瓦级、成本超1万美元的模块。”

这种成本壁垒迫使预算有限的厂商作出妥协。“超大规模服务商通常资金雄厚，可以直采HBM，”新思科技内存接口产品线总监Brett Murdock解释道，“而二线厂商必须进行权衡，因其采购量往往难以引起HBM供应商或2.5D封装厂商的重视，从而无法获得支持。”

训练任务对带宽的需求远高于推理，这使得HBM在该领域尤为重要。虽然数据中心推理仍会采用HBM，但LPDDR和GDDR正逐步渗透。“HBM因支持近内存计算（NMC）而在模型训练中风靡，”Ferro分析道，“我推测GDDR和LPDDR将成为推理加速器卡上的主流内存。”

Murdock对此表示认同，并指出混合方案的趋势：“训练比推理需要更多内存，因此可以考虑HBM4与LPDDR6组合，其中LPDDR6仅用于扩容——除非你已因其他原因放弃HBM4转用LPDDR6。”

三星也观察到类似动向。“混合内存方案正日益普及，”三星IP与生态系统营销高级总监Kevin Yee透露，“不再局限于单一选择，为优化功耗，现可见DDR与LPDDR混搭，或HBM与LPDDR组合。”

定制化HBM正成为新方向。大批量采购商可与内存制造商合作，将堆栈底层的标准逻辑芯片替换为具有专有增值功能或优化通道的定制芯片。“采用私有Die-to-Die协议的定制HBM能提供更优带宽与能效，”Yee强调。

散热问题对于堆叠结构的HBM尤为关键。Fraunhofer IIS自适应系统工程部设计方法学负责人Roland Jancke指出：“构建3D堆栈模型存在诸多散热挑战，无论纯内存堆叠还是包含处理器、传感器、存储器或其它组件的混合堆叠皆然。”

最后，还有地缘政治的变量。“除供应与成本外，政治因素也不容忽视，”Murdock直言，“粗略来说，HBM对中国企业基本禁运。因此中国公司当前AI设计采用LPDDR5X，并正向LPDDR6过渡。”

CPU的最佳搭档：DDR

DDR在数据中心虽有一席之地，但通常仅服务于协调运算的CPU。无论是GPU还是神经网络处理器（NPU），加速器在数据中心往往依赖HBM实现高带宽，或选择LPDDR追求低功耗。

“服务器与DDR向来密不可分，”Murdock指出，“如今DDR5 RDIMM仍是黄金标准，但部分厂商正转向DDR5 MRDIMM（多路复用RDIMM），该技术能以现有DRAM提升性能。不过DDR5 MRDIMM在价格与功耗方面均高于常规产品。”

但DDR对AI数据模式的优化有限。“DDR仍是可靠的二级存储方案，”Expedera的Tadishetti表示，“但除非在延迟和性能上有显著改善，否则其能效比不及LPDDR，性能指标也难以匹敌GDDR/HBM。”

即便如此，DDR的普及度和低价优势无可替代。“对于不受功耗限制的大规模推理优化设备，DDR仍是首选本地内存，”Roddy分析道，“任何线路供电（家庭/办公室/工厂）或自带供电系统（汽车）的设备中，DDR在速度与成本的综合表现上始终处于不败之地。运行在NPU子系统的推理应用通过智能管理外部内存，可对DDR访问进行批量预取，在利用DDR规模化成本优势的同时最大化性能。”

新晋宠儿：LPDDR

LPDDR正逐步渗透各类系统，即便无法完全替代其他方案，也能通过混合配置降低功耗。

“对电池供电或功耗受限设备，LPDDR在带宽与功耗的平衡上更胜一筹，”Roddy强调，“手机市场催生的海量LPDDR需求，使其成为多数新兴AI消费电子和便携设备的成本敏感型选择。”

这一观点获得了广泛认同。“LPDDR是内存领域的万能者——甚至在某些场景堪称大师，”Murdock补充，“它同时统治着移动和汽车应用市场。”Rambus内存接口芯片产品营销副总裁John Eble透露：“甚至可通过堆叠LPDDR来扩容。”

LPDDR也以一种降低功耗的方式进军数据中心，尽管它仍无法满足超大规模服务商的全部需求。“LPDDR主要缺陷是缺乏RAS（可靠性/可用性/可维护性）功能，且ECC纠错能力不足，”Eble指出，“例如缺少应对DRAM芯片失效的恢复机制，其设计初衷本就不考虑此类高阶RAS能力。”

值得注意的是，即便在CPU传统势力范围，LPDDR也已打开突破口。“英伟达推出的Grace Arm处理器就选择了LPDDR内存，”Eble补充道。

在性能至关重要的边缘系统中，LPDDR也可能取代DDR。“多数边缘设备本就不配备内存，即便配备也需求极低，因此通常选择最廉价方案，”Murdock解释，“而那些真正需要内存性能的设备，则会因LPDDR的能效特性选择它。”

GDDR，AI永远的陪衬？

在AI系统中，GDDR（图形双倍数据速率内存）的身影相对罕见。尽管其特性本应吸引AI应用，但它在关键参数上总略显平庸：吞吐量高于LPDDR却不及HBM，成本低于HBM或LPDDR却又不如DDR便宜。没有一项突出优势能使其成为特定系统的必选项，因此在AI领域常被冷落。

“GDDR对AI应用而言就像反例的‘金发姑娘’”，Roddy形象地比喻，“总是不上不下——它对于消费级推理设备来说价格太高，而设计精良的NPU通过离线编译已能智能预取权重和激活值，根本无需GDDR的快速随机访问性能；在数据中心，HBM的绝对速度优势更是彻底取代了GDDR。”

不过，GDDR在图形相关生成算法中仍具潜力，只要容量限制不成障碍。“它主要用于图形和生成式AI的某些环节，”Tadishetti表示，“随着图像/视频生成模型的兴起，部分需求可能会转向GDDR。但需明确是，目前尚未观察到OEM厂商实际采用。”

四大技术路线

虽所有DRAM标准均源自JEDEC，但每类内存由不同委员会主导：DDR归JC-42.3小组（标准命名惯例中JC-42涵盖所有固态存储器），GDDR由JC-42.1标准化，HBM隶属JC-42.2，LPDDR则由JC-42.6负责。这四类DRAM仍在同步演进，但LPDDR与HBM显然更受瞩目。

Murdock指出：“LPDDR5X已实现高可用性和合理价位，能满足多数应用的能效需求。由于性能提升显著，设计阶段对LPDDR6的需求已开始显现。”

尽管LPDDR6的具体改进尚未公开，但预计将重点优化时钟频率、存储方式、总线宽度和突发访问。此外还将内置纠错码（ECC），以应对高速运行下的信号完整性挑战，预计年底前量产上市。

HBM4则是下一代高带宽内存的焦点，其带宽、通道数和数据总线宽度均较HBM3翻倍，预计2026年上市。“当前主流仍是HBM3E，但随着HBM4标准的发布，设计将快速转向性能更强的HBM4，”Murdock补充道。

持续演进格局

即使内存速度不断提升、功耗降低，处理器也在同步进化。理想状态下，处理器与内存应当协同演进，避免任何一方成为性能瓶颈。但由于二者独立发展，技术迭代中难免出现交替领跑的局面。

尽管专用NPU难以实现大规模普及，但部分低功耗方案已展现出潜力。若这类方案获得市场认可，势必将对功耗敏感型系统中的内存提出更严苛的要求。同样，随着数据中心处理器性能不断突破，HBM也必须保持同步升级。

仅仅选对内存类型并不足够——确保高质量的信号访问对高速运行至关重要。“从系统性能角度来看，通道设计才是最关键的因素，我们必须重视信号完整性，”Cadence的Ferro强调，“作为系统设计师，理当能随意更换不同厂商的GDDR6内存芯片。但实际可能遇到：某款GDDR6运行速度为16GB/s，而另一款却有18GB/s版本。虽然直接替换也能工作，但原有通道真能承载18GB/s的速率吗？”

尽管行业趋势已逐渐明朗，系统设计师仍需深入评估，既要为特定系统选择最适配的内存方案，更要确保整个系统具备匹配的处理能力。

参考来源：https://semiengineering.com/the-best-drams-for-ai/

2、爱尔兰启动“硅岛”半导体战略，将建设3座晶圆代工厂

爱尔兰政府近期宣布启动“硅岛”国家半导体战略。这项全面的半导体战略旨在提升模拟、数字和封装能力。

对于欧洲各地的工程师和高管而言，爱尔兰的“硅岛”计划标志着一次真正的转变——为合作、投资和供应链多元化打开了大门。它有望增强欧洲的模拟和混合信号生态系统，并产生全球性影响。让我们先来探讨一下这项战略，然后再深入探讨其对模拟行业的影响。

爱尔兰“硅岛”计划为到2040年建设新的晶圆厂基础设施、人才储备和研发增长奠定了基础。该计划与《欧洲芯片法案》和欧盟数字十年计划紧密结合，概述了产能扩张、研发投资和劳动力发展的雄心勃勃的目标，尤其针对以模拟为重点的设计和制造领域。

该战略充分利用爱尔兰现有的半导体优势——130多家企业、2万个就业岗位和135亿欧元的年出口额——作为未来增长的基石。其目标是到2040年新增3.45万个就业岗位。

模拟行业的主要亮点：

有针对性的基础设施扩建：该路线图包括建立一座尖端晶圆厂、两座成熟晶圆代工厂和一座先进封装设施。这些资产对于超越数字CMOS的模拟和混合信号集成电路制造至关重要。

研发与创新重点：该计划旨在将研发支持扩展到模拟工艺、封装方法和测试方法。

初创企业与人才发展：该战略包括通过融资渠道、商业化途径以及成立由产业界、学术界和政策领导者组成的半导体咨询委员会——为分拆公司和中小企业提供结构化支持——这是促进模拟创新的关键机制。

加强劳动力供应：爱尔兰将委托开展一项技能研究，以了解并应对未来的劳动力需求——这是确保模拟、混合信号和电源管理工程师供应的明智之举。

“硅岛”计划为何如此重要？

本土晶圆代工厂准入：爱尔兰将拥有一座尖端晶圆厂和两座成熟工艺晶圆厂，为模拟制造商开辟在欧洲直接生产的选择，从而减少对海外晶圆厂的依赖并缩短供应链。

增强混合信号研发生态系统：爱尔兰对产能、人才和中试线集成的日益重视，为模拟/混合信号MEMS、PMIC和射频前端创新提供肥沃的土壤。

加强欧盟主权：爱尔兰通过在模拟领域建设人才、基础设施和知识产权，巩固欧洲在关键半导体技术领域的自主权——这是《欧盟芯片法案》的核心目标。

合作与初创机遇：现有的模拟利益相关者——包括成熟企业和新兴初创企业——将受益于早期支持、试产线准入以及在结构化生态系统内扩大规模的激励措施。

“硅岛”计划或将成为重塑欧洲在模拟和混合信号芯片领域地位的火花。通过规划清晰的路径——包括基础设施建设、人才培养和研发投资——爱尔兰可以将自己定位为未来的创新中心，尤其是在模拟芯片的尖端技术方面。对于欧洲电子生态系统中的工程师、高管和研发领导者来说，这一举措既意味着机遇，也预示着希望。它很可能成为将欧洲从模拟消费国转变为模拟强国的蓝图。

3、消息称三星下一代DRAM良率已达50 ~ 70%

据报道，业界6月19日透露，三星电子上个月在第6代10nm（纳米）级DRAM晶圆性能测试中，取得了50 ~ 70%的成品率。与去年同一产品不到30%的收益率相比，这标志着实质性的进步。

三星研究团队为了提高芯片的效率和生产效率，实施了各种新的结构变化。三星原计划在去年年底开始大规模生产第6代10nm级DRAM，但三星冒着重新设计芯片的风险，尽管可能会推迟一年以上。该公司为了在最终测试结束后立即投入生产，采取了提前准备生产线的战略。业界有关人士表示：“三星电子拥有比SK海力士和美光科技更丰富的有形和无形资源。它们能否复制过去的战略，即利用‘规模经济’来提高成本竞争力，然后通过庞大的数量向竞争对手施加压力，还有待观察。”

报道指出，预计此次量产将大大提高三星电子计划年内量产的第6代HBM （HBM4）的竞争力。作为此次投资对象的平泽第4工厂DRAM生产线生产的产品将用于移动（LPDDR）和服务器应用。HBM4的第6代10nm级DRAM生产设施位于平泽第3工厂。业界有关人士表示：“DRAM的核心——存储单元的核心结构与移动/服务器DRAM和HBM非常相似，因此这将对HBM的DRAM的完成产生积极影响。”以此次成功量产为基础，三星电子有可能对平泽3号工厂的HBM4工艺进行大规模投资。

4、顺络电子诚邀您参加第二十三届上海国际工业自动化及机器人展览会

图片来自SIA中国智能工厂展官网

我们的展位

顺络展位号：3-H31

日期：2025年7月29日-31日

会场地址：上海虹桥国家会展中心

展会简介

为推动我国制造业数字化转型，促进智能制造技术正确应用，加强企业间友好交流合作，SIA上海国际工业自动化及机器人展览整合多年行业资源、汇聚发展优势，将于2025年7月29-31日在国家会展中心-上海隆重举办。同期将举行多场论坛，邀请权威专家、知名企业和主流厂商分享智能制造发展的前沿趋势、典型案例、应用热点以及实施策略，组织智能制造主流厂商进行现场展示，为广大制造企业指引数字化转型和推进智能制造的正确方向，助推华东智能制造市场复苏！展览范围涵盖了各类工业自动化、工业机器人、光伏、风能、储能技术、动力电池、储能电池、氢能与燃料电池、智能工厂、自动化技术、电子制造服务等多个领域。

展览预览

顺络电子，作为电子元器件领域的领航者，一直致力于为机器人产业提供高性能、高可靠性的元器件解决方案。在机器人领域，顺络电子的产品广泛应用于电机驱动、电源管理、通信模块等核心部件。其中功率电感与钽电容在DC-DC转换中发挥着关键作用，确保机器人电源系统的稳定与高效；POC电感则助力摄像头模组实现高清、稳定的图像传输；陶瓷滚珠&轴承以其卓越的耐磨性能，为机器人电机驱动提供持久支持；射频电感与LTCC滤波器则保障了通讯模组的稳定运行。此外网络变压器、EMC器件及敏感器件等通用器件，也为机器人的可靠运行提供助力。

图片来自Sunlord内部

此次展会，顺络电子将重点展出WCX模塑一体成型电感、TM&TP新型电极结构钽电容，MPF&MPH大电流叠层功率电感、陶瓷磁珠&轴承等明星产品，这些产品凭借卓越的性能和稳定性，在行业内树立了良好的口碑，为机器人产业的快速发展提供了有力支持。   

图片来自Sunlord内部

关于顺络电子公司

深圳顺络电子股份有限公司成立于2000年，2007年上市，是专业从事各类电子元件研发、生产和销售的高新技术企业。现阶段在全球拥有11家工业园，其叠层及绕线类电感等产品已经在行业中占据龙头地位。顺络电子在汽车电子、新能源、消费类电子、工业电子、通讯、云计算与大数据等六大领域已深耕多年，研发出了种类齐全、性能优良的电子元器件产品，可提供整套的被动电子元器件解决方案。

图片来自Sunlord内部

5、三星电子将为10万名学生提供AI教育

三星电子将为10万名幼儿园、小学、初中和高中学生推出人工智能（AI）教育。该项目旨在让学生使用最新的Galaxy智能手机和平板电脑轻松愉快地学习和体验AI。

三星电子宣布，将通过Galaxy合作运营AI课堂。该项目旨在反映最新的AI趋势，并根据不同年龄段学生的眼光进行定制。该项目分为三个类别——学校、三星专卖店和数字城市。体验项目包含五大主题：用AI寻找梦想和职业发展方向、用AI制作社交视频、用AI装饰相册、用AI轻松进行艺术绘画以及用AI学习自我管理，每个主题共包含18门课程。

2024年，三星电子使用Galaxy智能手机和平板电脑产品，面向5000名幼儿园、小学、初中和高中学生试行该项目。今年，他们围绕满意度最高的主题调整了项目内容，并显著增加了参与人数。