电子行业研究存储专题三:AI时代核心存力HBM-240528-国金证券

2024-05半导体芯片19📊 根据集邦咨询免费

报告维度

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电子行业研究存储专题三:AI时代核心存力HBM-240528-国金证券-19页.pdf
🎯 适合读者
战略规划行业研究员
📊 核心数据
  1. 机和服务器持续升级,预期今年 DDR5、LPDDR5(X)渗透率增加至 50%,将消耗更多 DRAM先进制程产能;
  2. 23年全球 HBM 产值约 43.6 亿美元,2024 年有望翻 4倍达到 169亿美元。
  3. 投入,同时,HBM较 DDR5同制程与同容量尺寸大 35-45%、良率则比起 DDR5 低约 20-30%;
  4. 内整体 DRAM产业规划生产 HBM TSV 的产能约为 250K/m,占总 DRAM产能(约 1,800K/m)约 14%,供给位元年成长约 260%。
  5. 2023 年 HBM 产值占 DRAM整体约 8.4%,约 43.56亿美元,预估至 2024年底将达 169.14亿美元,占 DRAM产值约 20.1%。
🏷️ 核心议题
#半导体#芯片#存储芯片#存储器
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报告摘要

HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代

📋 核心要点(部分)

  1. 片领域,我们认为算力和存储是两个率先受益的领域,特别是在当前国产化大趋势下,算力和存储将决定未来十年 AI胜负
  2. 投资建议
  3. 一、HBM 是什么?

❓ 常见问题

《电子行业研究存储专题三:AI时代核心存力HBM-240528-国金证券》主要包含哪些内容?

HBM解决了传统 GDDR遇到的“内存墙”问题,采用了存算一体的近存计算架构,通过中间介质层 紧凑快速地连接信号处理器芯片,极大节省了数据传输的时间与耗能,HBM采用堆栈技术较传统 GDDR节省较大空间占用。 在应对未来云端 AI 的多用户,高吞吐,低延迟,高密度部署需求,计算单位剧增使 I/O 瓶颈愈加严重,使用 GDDR解决代核心数据:机和服务器持续升级,预期今年 DDR5、LPDDR5(X)渗透率增加至 50%,将消耗更多 DRAM先进制程产能;;23年全球 HBM 产值约 43.6 亿美元,2024 年有望翻 4倍达到 169亿美元。;投入,同时,HBM较 DDR5同制程与同容量尺寸大 35-45%、良率则比起 DDR5 低约 20-30%;。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由根据集邦咨询发布,发布于 2024 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2024 年,全文约 19。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合战略规划、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了半导体、芯片、存储芯片、存储器等议题。

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