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《科技》AI伺服器需求衝HBM 韓廠市佔拚破半江山

《科技》AI伺服器需求衝HBM 韓廠市佔拚破半江山

據TrendForce研究顯示,2022年三大原廠HBM市佔率分別爲SK海力士(SK hynix)50%、三星(Samsung)約40%、美光(Micron)約10%。此外,高階深度學習AI GPU的規格也刺激HBM產品更迭,2023下半年伴隨NVIDIA H100與AMD MI300的搭載,三大原廠也已規畫相對應規格HBM3的量產。因此,在今年將有更多客戶導入HBM3的預期下,SK海力士作爲目前唯一量產新世代HBM3產品的供應商,其整體HBM市佔率可望藉此提升至53%,而三星、美光則預計陸續在今年底至明年初量產,HBM市佔率分別爲38%及9%。

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目前NVIDIA所定義的DL/ ML型AI伺服器平均每臺均搭載4張或8張高階顯卡,搭配兩顆主流型號的x86伺服器CPU,而主要拉貨力道來自於美系雲端業者Google、AWS、Meta與Microsoft。據TrendForce統計,2022年高階搭載GPGPU的伺服器出貨量年增約9%,其中近80%的出貨量均集中在中、美系八大雲端業者。展望2023年,Microsoft、Meta、Baidu與ByteDance相繼推出基於生成式AI衍生的產品服務而積極加單,預估今年AI伺服器出貨量年增率可望達15.4%,2023~2027年AI伺服器出貨量年複合成長率約12.2%。

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根據TrendForce調查,AI伺服器可望帶動記憶體需求成長,以現階段而言,Server DRAM普遍配置約爲500~600GB左右,而AI伺服器在單條模組上則多采64~128GB,平均容量可達1.2~1.7TB之間。以Enterprise SSD而言,由於AI伺服器追求的速度更高,其要求優先往DRAM或HBM滿足,在SSD的容量提升上則呈現非必要擴大容量的態勢,但在傳輸介面上,則會爲了高速運算的需求而優先採用PCIe 5.0。而相較於一般伺服器而言,AI伺服器多增加GPGPU的使用,因此以NVIDIA A100 80GB配置4或8張採計,HBM用量約爲320~640GB。未來在AI模型逐漸複雜化的趨勢下,將刺激更多的記憶體用量,並同步帶動Server DRAM、SSD以及HBM的需求成長。

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