HBM、DRAM、NAND是什么？记忆体名词分析

白话文讲解记忆体名词：HBM（包括HBM3E、HBM4、HBM5）

HBM 全称High Bandwidth Memory (高频宽记忆体)。可以想成：把不少层DRAM 晶片像千层蛋糕一样叠起来，再用很多又粗的高速公路接到GPU，传资料超快。

HBM3E：现在主力，用在最新一代GPU 上，速度快、功耗也压得很好。HBM4：下一代，给像Vera Rubin 这种更凶猛的GPU 用，频宽更高、容量更大。HBM5：再下一代（规划中），会再拉高速度与容量，对将来更大模型筹备。

Rubin GPU 旁边会塞不少颗HBM 堆叠，让GPU 能以超高速拿资料。 人工智能 练习、推论的核心算力全靠HBM 提供资料，是这波人工智能 伺服器提供紧缺的最大明星，厂家把很多产能都转去做HBM，致使其他记忆体提供吃紧。在Vera Rubin 年代，HBM 是所有零件中最重要的元件。

白话文讲解记忆体名词：SSD

SSD 就像一个超大的USB 随身碟，用来长期存资料，不会由于关机就忘记。电脑里放档案、影片、游戏，就是存在SSD（或传统硬碟）。在Vera Rubin 年代为了让人工智能 聊天机器人记住不少不少文字、对话历史和常识，Vera Rubin 要接上很多SSD，当作超大资料图书馆。 Citi 估算，一台Vera Rubin 伺服器要接大约1,152TB（也就是1,152 个1TB）这么多的SSD，才能让新的ICMS 系统运作。

以前SSD 比较像资料仓库配角，目前在ICMS/长上下文推论里变成非常重要的角色。

白话文讲解记忆体名词：NAND

SSD 里面真正存资料的材料叫NAND 快闪记忆体。可以想成：SSD 是书厨，NAND 是一块一块的书本页面。 Vera Rubin 的ICMS 要用不少SSD，而SSD 里就是堆满NAND 晶片，所以人工智能 要的是不少不少NAND。当人工智能 模型愈加大、对话记忆愈加长，就需要更多NAND 来放这类文字和中间结果。

白话文讲解记忆体名词：DRAM

DRAM 就像短期记忆白板，电脑运算时先把要算的东西写在DRAM，上完课（关机）白板就擦掉。速度比SSD 快不少，但一关机就全忘。在Vera Rubin 给CPU / GPU 当一般运算时的工作区。不直接存很长时间的对话或超大模型，但负责支撑系统运作。不过由于厂家把产能移去做HBM，结果一般DRAM 提供变少，价格猛增、甚至缺货。

白话文讲解记忆体名词：LPDDR5X / DDR5

DDR5：伺服器与桌机里常见的主记忆体，比旧的DDR4 更快。LPDDR5X：给行动装置、或者高密度CPU 模组用的省电版本，可以想像是「省电型的DRAM」。

Rubin CPU 这种处置器，需要不少LPDDR5X 或DDR5 当系统记忆体，处置控制、排程、系统任务。它们不会像HBM 那样直接绑在GPU 上，但也是整个人工智能 伺服器稳定运作的基础。因为产能被HBM 吸走，一般DDR5 / LPDDR5X 提供变紧、价格上升。

白话文讲解记忆体名词：High Bandwidth Flash（HBF）

可以把HBF 想成速度被强化过的NAND，目的是让Flash（快闪记忆体）不再只不过慢慢存资料，而是变得更快、更像记忆体来用。比起一般SSD，它更强调「高吞吐量、低延迟」，好让人工智能 在推论时可以比较快地读写很多上下文。

在Vera Rubin 里当ICMS 的核心之1、把很多KV Cache、长上下文资料放在这种高速Flash 上，用网路（RDMA 等）让GPU 以接近内存的速度取用。这就是G3.5 层定义。把Flash 从只有存档提高成快得可以参与运算步骤的外部记忆。