当前位置: 首页 > ops >正文

存储器:DDR和HBM的区别

本文简要介绍DDR(Double Data Rate SDRAM)和HBM(High Bandwidth Memory)的主要区别:

1. 架构与设计

  • DDR:传统的主流动态随机存取存储器(DRAM),采用并行总线架构,常见于DIMM(双列直插式内存模块)形式。DDR通过不断演进(如DDR4、DDR5),提高时钟频率和数据速率,但仍受限于引脚数量和信号完整性。
  • HBM:一种高性能DRAM,采用堆叠(3D Stacking)技术,通过硅通孔(TSV,Through-Silicon Via)垂直连接多个DRAM芯片。HBM通常与处理器(如GPU)通过硅中介层(Interposer)集成,显著增加带宽。

2. 带宽

  • DDR:带宽相对较低。例如,DDR4单条通道峰值带宽约为25-50 GB/s,DDR5可达70-100 GB/s(视配置而定)。
  • HBM:带宽极高,单颗HBM3芯片可提供超1 TB/s的带宽(例如HBM3可达3-4 TB/s在多堆栈配置下)。这是因为HBM使用宽位宽接口(通常1024位或更高)。

3. 功耗

  • DDR:功耗适中,DDR4/DDR5通过降低电压(如1.2V到1.1V)优化能效,但高频运行时功耗仍较高。
  • HBM:得益于低电压(约1.2V或更低)和短信号路径,HBM单位带宽功耗通常低于DDR,尤其适合高性能计算(HPC)和AI工作负载。

4. 延迟

  • DDR:延迟较低,适合通用计算场景(如CPU主存),因为其设计优化了随机访问性能。
  • HBM:延迟略高,因为HBM更注重吞吐量而非单次访问速度,适合需要高带宽的数据密集型应用(如GPU、AI加速器)。

5. 容量

  • DDR:单模块容量较大,常见16GB-128GB,适合服务器和PC等需要大容量内存的场景。
  • HBM:单颗容量较小(HBM3单堆栈通常4GB-16GB),但通过多堆栈可实现较高总容量(如HBM3E可达141GB)。受限于成本和物理空间,HBM容量通常低于DDR。

6. 成本与应用

  • DDR:成本较低,广泛应用于PC、服务器、笔记本电脑等消费级和企业级设备。
  • HBM:成本高,主要用于高端GPU(如NVIDIA H100)、AI加速器、HPC和数据中心,因其高带宽和紧凑设计适合特定高性能场景。

7. 物理特性

  • DDR:模块化设计,易于安装和升级,占用主板空间较大。
  • HBM:紧凑,通常与处理器封装在同一芯片上,节省空间但不易单独升级。

总结

  • DDR:适合通用计算,成本低,容量大,延迟低,但带宽受限。
  • HBM:专为高带宽、低功耗设计,适合高性能计算和AI,成本高,容量有限。
http://www.xdnf.cn/news/4711.html

相关文章:

  • css样式基础
  • Python中,正则表达式,
  • 观察者GIS知识星球资源汇总-2025V1
  • 当数据爆炸遇上SQL Server:优化策略全链路解析
  • 深度解析语义分割评估指标:从基础到创新实践
  • TLS(传输层安全协议)
  • 66、微服务保姆教程(九)微服务的高可用性
  • 代码随想录第37天:动态规划10(公共子序列问题)
  • css3伸缩盒模型第三章(伸缩相关)
  • obj = null; 赋值null之前没有其他引用指向obj对象,那么,当obj=null时,会被垃圾回收机制立即回收吗?
  • 湖北理元理律师事务所:债务优化中的“生活保障”方法论
  • PCIe控制器介绍(二)
  • 47. 全排列 II
  • C++类继承学习笔记
  • 【软件推荐——ScreenToGif】
  • flutter 资料收集
  • Unity基础学习(九)基本组件Transform
  • 土壤电导率传感器测定土壤溶液中的可溶盐离子 智慧农业指导作用
  • 如何使用原点回归方式35进行回原
  • RHEL8搭建FOU隧道
  • Mybatis解决以某个字段存在,批量更新,不存在批量插入(高效)(一)
  • 【QT】深入理解 Qt 中的对象树:机制、用途与最佳实践
  • 第十六届蓝桥杯大赛软件赛C/C++大学B组部分题解
  • Spring Boot 3 + Undertow 服务器优化配置
  • YOGA Air X ILL10(83CX)/YOGA 14 ILL10X(83LC)2025款恢复开箱状态原装出厂Win11系统OEM镜像
  • 【记录】HunyuanVideo 文生视频工作流
  • 数字孪生[IOC]常用10个技术栈(总括)
  • 数据库的进阶操作
  • OCCT中的布尔运算
  • 机器学习 数据集