IT之家 7 月 11 日新闻，，，，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（7 月 10 日）宣布博文，，，，报道称在 6 月召开的 IEEE / JSAP 超大规模集成电路手艺钻研会上，，，，针对 AI 加速器的内存散热与带宽瓶颈，，，，研究团队提出 V-Die 与 MOSAIC 两种 HBM 集成方案。。。。。

IT之家注：高带宽内存（HBM）是面向高性能盘算与 AI 加速器的近封装内存手艺，，，，通过多层 DRAM 堆叠，，，，并借助超宽总线与处理器近距离互连，，，，以较短数据路径提供极高带宽。。。。。典范应用包括 GPU、AI 训练与推理加速器、超等盘算节点等高吞吐场景。。。。。

图源：AMD

为了缓解 AI 加速器 HBM 内存散热与带宽瓶颈，，，，韩国蔚山国立科学手艺院（UNIST）研究职员提出 V-Die 解决方案，，，，而日本东京大学牵头团队提出 MOSAIC 两种解决方案。。。。。

两者配合思绪是将 DRAM 芯片由古板向上堆叠，，，，改为侧立放置，，，，以缓解更高堆叠带来的散热压力。。。。。

V-Die 竖直放置 DRAM Die 芯片，，，，作废 TSV（硅通孔），，，，改用每片裸片底边 I/O 毗连，，，，并在相邻裸片间加入液冷通道。。。。。

研究团队称，，，，在与 HBM4 等容量比照下，，，，V-Die 在 GPT-3 规模事情负载中抵达 540 tokens/s，，，，而 HBM4 为 296 tokens/s，，，，前者横跨 82.43%。。。。。V-Die 底边毗连间距为 20 微米，，，，毗连数目可达 HBM4 的 4 倍，，，，内存读取时间下降 37%。。。。。

在一组与 H100 级硬件匹配的 16 层堆叠仿真中，，，，该方案将首 Token 时延降低 32%，，，，约 24 毫秒。。。。。散热方面，，，，团队称微流体冷却可将堆叠温度维持在约 45°C，，，，低于高密度 HBM 系统常见的 80°C 以上区间。。。。。

MOSAIC 方案由东京大学牵头团队提出，，，，重点在于提升侧立堆叠的可制造性。。。。。该方案接纳正交裸片堆叠与无接触裸片互连，，，，用微型感应线圈替换严酷瞄准的金属信号接触。。。。。

研究职员称，，，，该原型接口速率最高达 4 Gbps / 通道，，，，并可在 DRAM-on-GPU 结构中实现 HBM4 级容量的 2 倍。。。。。

另一组相关的 bump-MOSAIC 硬件演示在 ECTC 聚会披露，，，，接纳 100 微米间距微凸点，，，，X 射线 CT 验证堆叠瞄准误差控制在 6 微米以内。。。。。研究团队称，，，，该设置热导率抵达古板堆叠的 3 倍，，，，并可特殊增添最高 30% 内存容量。。。。。