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誰(shuí)卡了英偉達(dá)的脖子?

2023/08/30
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作者:何律衡? 編輯:李墨天

英偉達(dá)最新季度財(cái)報(bào)公布后,不僅AMD沉默英特爾流淚,做過(guò)長(zhǎng)時(shí)間心理建設(shè)的分析師也沒(méi)想到真實(shí)情況如此超預(yù)期。

更可怕的是,英偉達(dá)同比暴漲854%的收入,很大程度上是因?yàn)椤爸荒苜u(mài)這么多”,而不是“賣(mài)出去了這么多”。一大堆“初創(chuàng)公司拿H100抵押貸款”的小作文背后,反應(yīng)的是H100 GPU供應(yīng)緊張的事實(shí)。

如果缺貨繼續(xù)延續(xù)到今年年底,英偉達(dá)的業(yè)績(jī)恐怕會(huì)更加震撼。

H100的短缺不禁讓人想起幾年前,GPU因?yàn)榧用茇泿疟q導(dǎo)致缺貨,英偉達(dá)被游戲玩家罵得狗血淋頭。不過(guò)當(dāng)年的顯卡缺貨很大程度上是因?yàn)椴缓侠淼囊鐑r(jià),H100的缺貨卻是產(chǎn)能實(shí)在有限,加價(jià)也買(mǎi)不到。

換句話(huà)說(shuō),英偉達(dá)還是賺少了。

在財(cái)報(bào)發(fā)布當(dāng)天的電話(huà)會(huì)議上,“產(chǎn)能”理所當(dāng)然地成為了最高頻詞匯。對(duì)此,英偉達(dá)措辭嚴(yán)謹(jǐn),不該背的鍋堅(jiān)決不背:“市場(chǎng)份額方面,不是僅靠我們就可以獲得的,這需要跨越許多不同的供應(yīng)商。”

實(shí)際上,英偉達(dá)所說(shuō)的“許多不同的供應(yīng)商”,算來(lái)算去也就兩家:SK海力士臺(tái)積電。

HBM:韓國(guó)人的游戲

如果只看面積占比,一顆H100芯片,屬于英偉達(dá)的部分只有50%左右。

在芯片剖面圖中,H100裸片占據(jù)核心位置,兩邊各有三個(gè)HBM堆棧,加起面積與H100裸片相當(dāng)。

這六顆平平無(wú)奇的內(nèi)存芯片,就是H100供應(yīng)短缺的罪魁禍?zhǔn)字弧?/strong>

HBM(High Bandwidth Memory)直譯過(guò)來(lái)叫高寬帶內(nèi)存,在GPU中承擔(dān)一部分存儲(chǔ)器之職。

和傳統(tǒng)的DDR內(nèi)存不同,HBM本質(zhì)上是將多個(gè)DRAM內(nèi)存在垂直方向堆疊,這樣既增加了內(nèi)存容量,又能很好的控制內(nèi)存的功耗和芯片面積,減少在封裝內(nèi)部占用的空間。

“堆疊式內(nèi)存”原本瞄準(zhǔn)的是對(duì)芯片面積和發(fā)熱非常敏感的智能手機(jī)市場(chǎng),但問(wèn)題是,由于生產(chǎn)成本太高,智能手機(jī)最終選擇了性?xún)r(jià)比更高的LPDDR路線(xiàn),導(dǎo)致堆疊式內(nèi)存空有技術(shù)儲(chǔ)備,卻找不到落地場(chǎng)景。

直到2015年,市場(chǎng)份額節(jié)節(jié)敗退的AMD希望借助4K游戲的普及,抄一波英偉達(dá)的后路。

在當(dāng)年發(fā)布的AMD Fiji系列GPU中,AMD采用了與SK海力士聯(lián)合研發(fā)的堆疊式內(nèi)存,并將其命名為HBM(High Bandwidth Memory)。

AMD的設(shè)想是,4K游戲需要更大的數(shù)據(jù)吞吐效率,HBM內(nèi)存高帶寬的優(yōu)勢(shì)就能體現(xiàn)出來(lái)。當(dāng)時(shí)AMD的Radeon R9 Fury X顯卡,也的確在紙面性能上壓了英偉達(dá)Kepler架構(gòu)新品一頭。

但問(wèn)題是,HBM帶來(lái)的帶寬提升,顯然難以抵消其本身的高成本,因此也未得到普及。

直到2016年,AlphaGo橫掃冠軍棋手李世石,深度學(xué)習(xí)橫空出世,讓HBM內(nèi)存一下有了用武之地。

深度學(xué)習(xí)的核心在于通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,確定函數(shù)中的參數(shù),在決策中帶入實(shí)際數(shù)據(jù)得到最終的解。

理論上來(lái)說(shuō),數(shù)據(jù)量越大得到的函數(shù)參數(shù)越可靠,這就讓AI訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)吞吐量及數(shù)據(jù)傳輸的延遲性有了一種近乎病態(tài)的追求,而這恰恰是HBM內(nèi)存解決的問(wèn)題。

2017年,AlphaGo再戰(zhàn)柯潔,芯片換成了Google自家研發(fā)的TPU。在芯片設(shè)計(jì)上,從第二代開(kāi)始的每一代TPU,都采用了HBM的設(shè)計(jì)。英偉達(dá)針對(duì)數(shù)據(jù)中心和深度學(xué)習(xí)的新款GPU Tesla P100,搭載了第二代HBM內(nèi)存(HBM2)。

隨著高性能計(jì)算市場(chǎng)的GPU芯片幾乎都配備了HBM內(nèi)存,存儲(chǔ)巨頭們圍繞HBM的競(jìng)爭(zhēng)也迅速展開(kāi)。

目前,全球能夠量產(chǎn)HBM的僅有存儲(chǔ)器三大巨頭:SK海力士、三星電子、美光。

SK海力士是HBM發(fā)明者之一,是目前唯一量產(chǎn)HBM3E(第三代HBM)的廠(chǎng)商;三星電子以HBM2(第二代HBM)入局,是英偉達(dá)首款采用HBM的GPU的供應(yīng)商;美光最落后,2018年才從HMC轉(zhuǎn)向HBM路線(xiàn),2020年年中才開(kāi)始量產(chǎn)HBM2。

其中SK海力士獨(dú)占HBM 50%市場(chǎng)份額,而其獨(dú)家供應(yīng)給英偉達(dá)的HBM3E,更是牢牢卡住了H100的出貨量:

H100 PCIe和SXM版本均用了5個(gè)HBM堆棧,H100S SXM版本可達(dá)到6個(gè),英偉達(dá)力推的H100 NVL版本更是達(dá)到了12個(gè)。按照研究機(jī)構(gòu)的拆解,單顆16GB的HBM堆棧,成本就高達(dá)240美元。那么H100 NVL單單內(nèi)存芯片的成本,就將近3000美元。

成本還是小問(wèn)題,考慮到與H100直接競(jìng)爭(zhēng)的谷歌TPU v5和AMD MI300即將量產(chǎn),后兩者同樣將采用HBM3E,陳能更加捉襟見(jiàn)肘。

面對(duì)激增的需求,據(jù)說(shuō)SK海力士已定下產(chǎn)能翻番的小目標(biāo),著手?jǐn)U建產(chǎn)線(xiàn),三星和美光也對(duì)HBM3E摩拳擦掌,但在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè),擴(kuò)建產(chǎn)線(xiàn)從來(lái)不是一蹴而就的。

按照9-12個(gè)月的周期樂(lè)觀預(yù)計(jì),HBM3E產(chǎn)能至少也得到明年第二季度才能得到補(bǔ)充。

另外,就算解決了HBM的產(chǎn)能,H100能供應(yīng)多少,還得看臺(tái)積電的臉色。

CoWoS:臺(tái)積電的寶刀

分析師Robert Castellano不久前做了一個(gè)測(cè)算,H100采用了臺(tái)積電4N工藝(5nm)生產(chǎn),一片4N工藝的12寸晶圓價(jià)格為13400美元,理論上可以切割86顆H100芯片。

如果不考慮生產(chǎn)良率,那么每生產(chǎn)一顆H100,臺(tái)積電就能獲得155美元的收入[6]。

但實(shí)際上,每顆H100給臺(tái)積電帶來(lái)的收入很可能超過(guò)1000美元,原因就在于H100采用了臺(tái)積電的CoWoS封裝技術(shù),通過(guò)封裝帶來(lái)的收入高達(dá)723美元[6]。

每一顆H100從臺(tái)積電十八廠(chǎng)的N4/N5產(chǎn)線(xiàn)上下來(lái),都會(huì)運(yùn)往同在園區(qū)內(nèi)的臺(tái)積電先進(jìn)封測(cè)二廠(chǎng),完成H100制造中最為特別、也至關(guān)重要的一步——CoWoS。

要理解CoWoS封裝的重要性,依然要從H100的芯片設(shè)計(jì)講起。

在消費(fèi)級(jí)GPU產(chǎn)品中,內(nèi)存芯片一般都封裝在GPU核心的外圍,通過(guò)PCB板之間的電路傳遞信號(hào)。

比如下圖中同屬英偉達(dá)出品的RTX4090芯片,GPU核心和GDDR內(nèi)存都是分開(kāi)封裝再拼到一塊PCB板上,彼此獨(dú)立。

GPU和CPU都遵循著馮·諾依曼架構(gòu),其核心在于“存算分離”——即芯片處理數(shù)據(jù)時(shí),需要從外部的內(nèi)存中調(diào)取數(shù)據(jù),計(jì)算完成后再傳輸?shù)絻?nèi)存中,一來(lái)一回,都會(huì)造成計(jì)算的延遲。同時(shí),數(shù)據(jù)傳輸?shù)摹皵?shù)量”也會(huì)因此受限制。

可以將GPU和內(nèi)存的關(guān)系比作上海的浦東和浦西,兩地間的物資(數(shù)據(jù))運(yùn)輸需要依賴(lài)南浦大橋,南浦大橋的運(yùn)載量決定了物資運(yùn)輸?shù)男?,這個(gè)運(yùn)載量就是內(nèi)存帶寬,它決定了數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣?,也間接影響著GPU的計(jì)算速度。

1980年到2000年,GPU和內(nèi)存的“速度失配”以每年50%的速率增加。也就是說(shuō),就算修了龍耀路隧道和上中路隧道,也無(wú)法滿(mǎn)足浦東浦西兩地物資運(yùn)輸?shù)脑鲩L(zhǎng),這就導(dǎo)致高性能計(jì)算場(chǎng)景下,帶寬成為了越來(lái)越明顯的瓶頸。

CPU/GPU性能與內(nèi)存性能之間的差距正在拉大

2015年,AMD在應(yīng)用HBM內(nèi)存的同時(shí),也針對(duì)數(shù)據(jù)傳輸采用了一種創(chuàng)新的解決方案:把浦東和浦西拼起來(lái)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),2015年的Fiji架構(gòu)顯卡,將HBM內(nèi)存和GPU核心“縫合”在了一起,把幾塊小芯片變成了一整塊大芯片。這樣,數(shù)據(jù)吞吐效率就成倍提高。

不過(guò)如上文所述,由于成本和技術(shù)問(wèn)題,AMD的Fiji架構(gòu)并沒(méi)有讓市場(chǎng)買(mǎi)賬。但深度學(xué)習(xí)的爆發(fā)以及AI訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)吞吐效率不計(jì)成本的追求,讓“芯片縫合”有了用武之地。

另外,AMD的思路固然好,但也帶來(lái)了一個(gè)新問(wèn)題——無(wú)論HBM有多少優(yōu)勢(shì),它都必須和“縫芯片”的先進(jìn)封裝技術(shù)配合,兩者唇齒相依。

如果說(shuō)HBM內(nèi)存還能貨比三家,那么“縫芯片”所用的先進(jìn)封裝,看來(lái)看去就只有臺(tái)積電一家能做。

CoWoS是臺(tái)積電先進(jìn)封裝事業(yè)的起點(diǎn),英偉達(dá)則是第一個(gè)采用這一技術(shù)的芯片公司。

CoWoS由CoW和oS組合而來(lái):CoW表示Chip on Wafer,指裸片在晶圓上被拼裝的過(guò)程,oS表示on?Substrate,指在基板上被封裝的過(guò)程。

傳統(tǒng)封裝一般只有oS環(huán)節(jié),一般在代工廠(chǎng)完成晶圓制造后,交給第三方封測(cè)廠(chǎng)解決,但先進(jìn)封裝增加的CoW環(huán)節(jié),就不是封測(cè)廠(chǎng)能解決的了的。

以一顆完整的H100芯片為例,H100的裸片周?chē)植剂硕鄠€(gè)HBM堆棧,通過(guò)CoW技術(shù)拼接在一起。但不只是拼接而已,還要同時(shí)實(shí)現(xiàn)裸片和堆棧間的通信。

臺(tái)積電的CoW區(qū)別于其他先進(jìn)封裝的亮點(diǎn)在于,是將裸片和堆棧放在一個(gè)硅中介層(本質(zhì)是一塊晶圓)上,在中介層中做互聯(lián)通道,實(shí)現(xiàn)裸片和堆棧的通信。

類(lèi)似的還有英特爾的EMIB,區(qū)別在于通過(guò)硅橋?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)。但帶寬遠(yuǎn)不及硅中介層,考慮到帶寬與數(shù)據(jù)傳輸速率息息相關(guān),CoWoS便成了H100的唯一選擇。

這便是卡住H100產(chǎn)能的另一只手。

雖然CoWoS效果逆天,但4000-6000美元/片的天價(jià)還是攔住了不少人,其中就包括富可敵國(guó)的蘋(píng)果。因此,臺(tái)積電預(yù)備的產(chǎn)能相當(dāng)有限。

然而,AI浪潮突然爆發(fā),供需平衡瞬間被打破。

早在6月就有傳言稱(chēng),今年英偉達(dá)對(duì)CoWoS的需求已經(jīng)達(dá)到4.5萬(wàn)片晶圓,而臺(tái)積電年初的預(yù)估是3萬(wàn)片,再加上其他客戶(hù)的需求,產(chǎn)能缺口超過(guò)了20%。

為了彌補(bǔ)缺口,臺(tái)積電的陣仗不可謂不大。

6月,臺(tái)積電正式啟用同在南科的先進(jìn)封測(cè)六廠(chǎng),光無(wú)塵室就比其余封測(cè)廠(chǎng)的加起來(lái)還大,并承諾逐季增加CoWoS產(chǎn)能,為此將部分oS外包給第三方封測(cè)廠(chǎng)。

但正如HBM擴(kuò)產(chǎn)不易,臺(tái)積電擴(kuò)產(chǎn)也需要時(shí)間。目前,部分封裝設(shè)備、零組件交期在3-6個(gè)月不等,到年底前,新產(chǎn)能能開(kāi)出多少仍是未知。

不存在的Plan B

面對(duì)H100的結(jié)構(gòu)性緊缺,英偉達(dá)也不是完全沒(méi)有Plan B。

在財(cái)報(bào)發(fā)布后的電話(huà)會(huì)議上,英偉達(dá)就透露,CoWoS產(chǎn)能已經(jīng)有其他供應(yīng)商參與認(rèn)證。雖然沒(méi)說(shuō)具體是誰(shuí),但考慮到先進(jìn)封裝的技術(shù)門(mén)檻,除了臺(tái)積電,也就只有英特爾先天不足的EMIB、三星開(kāi)發(fā)了很久一直等不來(lái)客戶(hù)的I-Cube能勉強(qiáng)救火。

但核心技術(shù)更換如同陣前換將,隨著AMD MI300即將量產(chǎn)出貨,AI芯片競(jìng)爭(zhēng)白熱化,是否能和英特爾和三星的技術(shù)磨合到位,恐怕黃仁勛自己心理也是惴惴。

比黃仁勛更著急的可能是買(mǎi)不到H100的云服務(wù)廠(chǎng)商與AI初創(chuàng)公司。畢竟游戲玩家搶不到顯卡,也就是游戲幀數(shù)少了20幀;大公司搶不到H100,很可能就丟掉了幾十億的收入和上百億的估值。

需要H100的公司主要有三類(lèi):微軟、亞馬遜這類(lèi)云服務(wù)商;Anthropic、OpenAI這些初創(chuàng)公司;以及特斯拉這類(lèi)大型科技公司,特斯拉的新版本FSD方案就用了10000塊H100組成的GPU集群來(lái)訓(xùn)練

這還沒(méi)算上Citadel這類(lèi)金融公司,以及買(mǎi)不到特供版H800的中國(guó)公司。

根據(jù)GPU?Utils的測(cè)算[7],保守估計(jì),目前H100的供給缺口達(dá)到43萬(wàn)張。

雖然H100存在理論上的替代方案,但在實(shí)際情況下都缺乏可行性。

比如H100的前代產(chǎn)品A100,價(jià)格只有H100的1/3左右。但問(wèn)題是,H100的性能比A100強(qiáng)了太多,導(dǎo)致H100單位成本的算力比A100高??紤]到科技公司都是成百上千張起購(gòu),買(mǎi)A100反而更虧。

AMD是另一個(gè)替代方案,而且紙面性能和H100相差無(wú)幾。但由于英偉達(dá)CUDA生態(tài)的壁壘,采用AMD的GPU很可能讓開(kāi)發(fā)周期變得更長(zhǎng),而采用H100的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手很可能就因?yàn)檫@點(diǎn)時(shí)間差,和自己拉開(kāi)了差距,甚至上億美元的投資血本無(wú)歸。

種種原因?qū)е?,一顆整體物料成本3000美元的芯片,英偉達(dá)直接加個(gè)零賣(mài),大家居然都搶著買(mǎi)。這可能是黃仁勛自己也沒(méi)想到的。

而在HBM與CoWoS產(chǎn)能改善之前,買(mǎi)到H100的方法可能就只剩下了一種:

等那些靠吹牛逼融到錢(qián)買(mǎi)了一堆H100的初創(chuàng)公司破產(chǎn),然后接盤(pán)他們的二手GPU

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英偉達(dá)

英偉達(dá)

NVIDIA(中國(guó)大陸譯名:英偉達(dá),港臺(tái)譯名:輝達(dá)),成立于1993年,是一家美國(guó)跨國(guó)科技公司,總部位于加利福尼亞州圣克拉拉市,由黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同創(chuàng)立。公司早期專(zhuān)注于圖形芯片設(shè)計(jì)業(yè)務(wù),隨著公司技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展,已成長(zhǎng)為一家提供全棧計(jì)算的人工智能公司,致力于開(kāi)發(fā)CPU、DPU、GPU和AI軟件,為建筑工程、金融服務(wù)、科學(xué)研究、制造業(yè)、汽車(chē)等領(lǐng)域的計(jì)算解決方案提供支持。

NVIDIA(中國(guó)大陸譯名:英偉達(dá),港臺(tái)譯名:輝達(dá)),成立于1993年,是一家美國(guó)跨國(guó)科技公司,總部位于加利福尼亞州圣克拉拉市,由黃仁勛、克里斯·馬拉科夫斯基(Chris Malachowsky)和柯蒂斯·普里姆(Curtis Priem)共同創(chuàng)立。公司早期專(zhuān)注于圖形芯片設(shè)計(jì)業(yè)務(wù),隨著公司技術(shù)與業(yè)務(wù)發(fā)展,已成長(zhǎng)為一家提供全棧計(jì)算的人工智能公司,致力于開(kāi)發(fā)CPU、DPU、GPU和AI軟件,為建筑工程、金融服務(wù)、科學(xué)研究、制造業(yè)、汽車(chē)等領(lǐng)域的計(jì)算解決方案提供支持。收起

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