三星正在对其新一代HBM4E高带宽显存的电源供给网络进行大幅结构性调整，以应对下一代AI芯片设计中日益突出的供电与散热工程难题。这一举措出现在该公司宣布全球首批HBM4已实现商业出货仅两周之后，当时量产产品已经能够在11.7 Gbps下稳定运行，并预留冲刺13 Gbps的速度冗余。
随着架构从HBM4演进到HBM4E，单颗芯片上的供电焊凸点数量从13682个增加到14457个，但仍被压缩在相同封装面积内，配合更薄、更高密度的布线，导致电流密度与导线电阻同步攀升。结果就是芯片内部出现更严重的IR压降（电压在传输路径上逐步衰减），在发热叠加下形成负面反馈循环，不仅影响性能，还可能引发局部电路失效。
为破解这一供电瓶颈，选择从电源网络结构本身“开刀”。在HBM基底芯片上，原本位于互连中介层（interposer）附近、呈大面积蜂窝状的集中式MET4电源块被拆分成四个较小分区，上层金属布线层也进一步打散，缩短关键路径、缓解局部走线拥堵。三星给出的内部评估显示，经由这种分段式电源网络后，金属电路缺陷发生率相比HBM4下降了97%，同时IR压降改善幅度达到41%，为芯片在更高频率下稳定运行释放出更多电压裕量，也有助于整体可靠性提升。
在供电网络“动刀”的同时，三星还把目光投向了更激进的系统级封装演进路线——将HBM与GPU在物理上彻底“拆开”。其中一条技术路径是利用光子互连，通过光信号传输在更远距离上维持极高带宽，据介绍，其理论传输能力可达现有铜互连的约1000倍，足以弥补HBM与GPU被拉开间距后在延迟与带宽上的损失。三星认为，随着封装基板布线能力本身的持续进步，即便在不完全依赖光子互连的前提下，HBM与GPU之间的距离也有望被拉大到5厘米以上，这将极大缓解当前高端AI加速卡中核心计算芯片与多层HBM叠堆紧贴封装所带来的热密度与散热压力。
业界分析指出，在AI训练与推理负载暴涨的背景下，HBM供电与散热已经成为制约算力继续线性扩展的关键“卡点”，三星在HBM4E上的电源网络重构以及对HBM‑GPU分离方案的前瞻性探索，显示出其试图在下一轮高端显存技术竞赛中占据先手的意图。本次技术细节最初由韩媒《韩国经济》及市调机构TrendForce披露，随后得到三星相关技术展示资料的印证。
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