东京工业大学的科学家们设计出一种新型3D DRAM栈,其顶部配有处理器,可提供比高带宽内存(HBM)高出四倍的传输带宽与仅五分之一的访问功耗。
HBM通过中介层将小型DRAM栈接入至CPU,从而避开了受到CPU限制的DRAM插槽数量。在Bumpless Build Cube 3D(简称BBCube3D)概念中,单个DRAM芯片通过微凸块(连接器)与上方或下方的芯片相连,而连接孔(通过硅通孔,即TSV)穿过芯片将各个微凸块连接起来。
研究团队负责人Takayuki Ohba教授表示,“BBCVube 3D拥有良好的性能潜力,可实现每秒1.6 TB理论传输带宽,相当于DDR5的30倍、HBM2E的4倍。”
研究人员们削薄了每个DRAM芯片,同时消除了BBCube3D晶圆叠层(WOW)设计中的微凸块。与DDR5或HBM2E(第二代高带宽扩展内存)设计相比,这种新方案使得内存块拥有更高速度和更低的运行能耗。这是因为前者的运行温度更高,而且凸块的存在会增加电阻/电容和延迟。
HBM微凸块还会占用空间,且芯片的硬度也必须达标,否则无法承受堆叠层合并所带来的压力。通过消除微凸块,每个内存芯片都可以变得更薄、硅通孔更短,从而实现带好的散热效果。BBCube3D设计还不需要中介层,因为处理单元、CPU或GPU能够直接绑定至缓存芯片,而缓存芯片本身又可绑定至DRAM栈的顶端。

研究人员们解释道,“更短的硅通孔互连能够为CPU和GPU等高温设备提供更好的散热……高密度硅通孔本身就可以充当热管,因此即使是在3D结构当中,其预期运行温度也会更低。”
“由于硅通孔长度更短且信号并行度更高”,BBCube“能够实现更高带宽与更低运行功耗”。
通过调整相邻IO线的时序来确保其彼此异相,研究人员还成功减少了分层DRAM中的串扰。这种方法被称为四相屏蔽输入/输出,意味着IO线永远不会与其紧邻的线路同时发生值变化。
下图所示,为BBCube与DDR5和HBM2E内存技术的速度与能耗比较。可以看到,其带宽达到DDR5内存的32倍,速度相当于HBM2E的4倍。与此同时,BBCube 3D设计还实现了比DDR5和HBM2E更低的访问能耗水平。

Ohba解释道,“由于BBCube的热阻和阻抗都更低,所以能够缓解3D集成设计中经常出现的热管理和电源问题。此次提出的新技术能够在达成可观传输带宽的同时,将每bit访问功耗降低至DDR5的二十分之一和HBM2E的五分之一。”
BBCube 3D属于高校主导的研究项目。关于该项目的详细背景信息,可以在MDPI Electronics论文《论使用晶圆上晶圆(WoW)与晶圆上晶片(CoW)实现兆级三维集成(3DI)的BBCube》(https://www.mdpi.com/2079-9292/11/2/236)中找到。论文提到,“BBCube允许将堆叠的芯片数量提升至HBM的4倍,意味着使用16 Gb DRAM裸片时内存容量可以达到64 GB。”
文章同时指出,“通过堆叠40层DRAM,即可实现Tb级别的3D内存。”
论文《Bumpless Build Cube (BBCube) 3D:使用WoW与CoW的异相3D集成实现TB/s级传输带宽与最低bit访问功耗》(Bumpless Build Cube (BBCube) 3D: Heterogeneous 3D Integration Using WoW and CoW to Provide TB/s Bandwidth with Lowest Bit Access Energy)对BBCube 3D概念也做了描述,文章发表于2023年6月的IEEE 2023 VLSI技术与电路研讨会。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。