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Science & Technology
核心观点
随着AI算力需求的不断提升，冯·诺依曼架构的存算性能失配问题日益显现，存算一体化技术应运而生。近存计算通过2.5D和3D堆叠技术有效融合计算与存储，提升内存带宽并降低访问延迟，成为提升芯片性能的主流方案。HBM和CUBE方案作为代表，能够广泛应用于高性能计算和边缘设备中，随着AI终端的普及和算力需求的加速，近存计算有望成为未来技术发展的关键趋势。
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算力需求提升导致冯·诺依曼架构存算性能失配，近存计算将破局
冯氏架构以计算为中心，计算和存储分离，二者配合完成数据的存取与运算，在AI时代随算力持续提升，存算之间性能失配问题凸显。近存计算利用先进的封装技术，将计算逻辑芯片和存储器封装到一起，通过减少内存和处理单元之间的路径，实现高I/O密度，进而实现高内存带宽以及较低的访问开销。我们认为未来近存计算将成为AI时代芯片性能提升的主流方案。
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HBM历经多次迭代，已成为高性能计算、数据中心主流近存计算架构
HBM采用TSV技术堆叠DRAM die以大幅提升I/O数，再配合2.5D先进封装制程，在维持较低内存频率的同时达到更显著的总通道宽度提升，兼具高带宽、高容量、低功耗。自2016年以来，HBM（高带宽内存）技术不断革新。HBM2 (2018)采用8层DRAM，提供256GB/s带宽，2.4Gbps传输速度，8GB内存。HBM2E (2020):将传输速度提升至3.6Gbps，内存增加至16GB。 HBM3 (2022)将堆叠层数和管理通道增加，传输速度最高可达819GB/s，16GB内存。HBM3E 将传输速度高达8Gbps，容量增至24GB。目前HBM已广泛应用于高性能计算、数据中心等领域。
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AI终端持续落地，CUBE方案有望大放异彩
CUBE采用2.5D或3D封装，与主芯片SoC集成，通过高达1024个I/O实现超高带宽，可广泛适用于适用于可穿戴设备、边缘服务器设备、监控设备及协作机器人等高级应用。CUBE容量相对较小，适用于边缘端应用。以AI-ISP为例，AI-ISP中有很多灰色部分属于神经网络处理器（NPU），如果AI-ISP要实现大算力，就需要很大的带宽，或者是SPRAM。但是在AI-ISP上使用SPRAM的成本非常高，使用LPDDR4的话，因为需要4-8颗，因此成本亦较高。使用CUBE方案则可以缩小L3缓存，放大L4缓存，在降低芯片成本的同时提高带宽。未来随AI手机等AI端侧设备以及机器人等新型AI终端发展，CUBE有望成为端侧AI主流近存计算架构。
受益标的
北京君正、兆易创新、瑞芯微
风险提示
下游需求不及预期，技术验证及迭代不及预期
报告信息
证券研究报告：《AI端侧之近存计算：CUBE有望助力端侧AI落地》
对外发布时间：2025年2月25日
分析师：陈蓉芳
资格编号：S0790524120002
邮箱：chenrongfang@kysec.cn
分析师：陈瑜熙
资格编号：S0790525020003
邮箱：chenyuxi@kysec.cn
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本报告采用的基准指数：沪深300指数（以下简称基准）；时间段：报告发布之日起6个月内。
股票投资评级
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增持：股价相对强于基准5%~20%；
持有：股价相对基准波动在±5%之间；
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行业投资评级
看好：行业指数超越基准；
中性：行业指数与基准基本持平；
看淡：行业指数弱于基准。
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