韩日研究人员推出新AI内存架构：将DRAM侧放以突破HBM带宽与散热瓶颈

随着人工智能模型规模持续膨胀，高带宽内存（HBM）已成为AI加速器的关键瓶颈，尤其是在热密度和堆叠高度方面面临极限。近日，韩国与日本的研究团队各自提出了创新的内存集成架构，不约而同地将DRAM芯片"侧放"，试图在维持甚至提升带宽的同时，缓解日益严重的散热问题。

韩国科学技术院（KAIST）的研究小组展示了一种名为"垂直集成DRAM"（VIDRAM）的架构。该方案将多个DRAM芯片沿垂直方向侧立放置，并紧密贴合在逻辑芯片旁边，通过密集的硅通孔（TSV）和微凸块实现高速互连。与传统的HBM堆叠相比，VIDRAM不再单纯向上堆叠，而是利用水平方向的空间，显著降低了整体封装高度，同时缩短了数据传输路径，热仿真显示其热阻可降低约30%。

与此同时，日本东京大学团队提出了"横向DRAM集成"（HDI）概念，将DRAM裸片平放在硅中介层上，与GPU或AI加速器芯片并排布置，依靠中介层内的超短互连实现高带宽。该设计同样避免了多层堆叠带来的热积累，并通过增加散热面积提升了热管理效率。实验结果表明，在同等带宽下，HDI结构的结温比传统HBM方案低15%以上。

两种方案均是对现有HBM技术路线的重要补充，业内分析认为，随着AI计算向更高性能演进，内存子系统必须同时兼顾带宽、容量和热可行性。KAIST和东京大学的研究或将为2028年之后的AI内存标准化提供新思路。