招商证券:AI服务器存储量价齐升,算力需求推动HBM市场数倍增长

招商证券:AI服务器存储量价齐升,算力需求推动HBM市场数倍增长
2023年11月23日 09:34 财联社

招商证券研究指出,当前AI算力升级带动服务器的CPU迭代并提升GPU需求,带动AI服务器存储容量和价值量较传统服务器数倍增长。训练型AI服务器中GPU承担大部分算力,算力要求推动了HBM等新型存储器超百亿美元新兴市场,进而提升Bumping、TSV、CoWoS等先进封装工艺需求,并带来减薄、键合、模塑、测试等设备以及EMC、电镀液、PSPI等材料的增量需求。叠加国内自主可控需求持续增长,国内存储及HBM等催生的先进封装产业链发展空间巨大。

AI服务器CPU和GPU随算力需求而升级,对存储器容量和价值量均有数倍拉动。传统服务器以CPU作为算力核心,随着AI训练模型的算力要求不断提升,CPU的核心数、主频、线程数量均不断提升,但仅靠CPU已经无法满足算力需求,需要搭配GPU进行多线程数据处理,主流训练型服务器一般搭配8个GPU。AI服务器用到的主要存储器包括CPU内存、GPU显存和硬盘NAND等,存储器容量和价值量均较普通服务器有数倍提升:

1)DRAM:英伟达训练型AI服务器中的CPU DRAM容量高达2TB,另外单个GPU一般搭载80GB以上的HBM存储器,AI服务器HBM总容量预计超640G,总内存容量相较普通服务器有4-8倍的提升,仅CPU内存价值量预计有5倍的提升,GPU的HBM则为纯增量市场;另外,服务器内存也在不断迭代,目前普通的服务器均多配备DDR4,但最先进的AI服务器已经搭配了DDR5或LPDDR5;

2)NAND:AI服务器的硬盘容量高达30TB,相较传统服务器提升2-4倍,另外传统服务器同时使用机械硬盘和固态硬盘(SSD),但AI服务器基本全部使用SSD,整体价值量较普通服务器预计提升10倍左右。

HBM能够突破训练型AI服务器的GPU带宽极限,2024年增量空间预计超百亿美元。HBM(High Bandwidth Memory)即高带宽存储器,是基于2.5/3D封装技术的一种新型CPU/GPU内存芯片,将DRAM Die垂直堆叠,Die之间通过TSV的方式连接。HBM能够以低功耗产生高带宽,因此广泛搭配训练型AI服务器的GPU使用,训练型AI服务器对HBM需求的拉动主要体现在:1)AI服务器搭载GPU数量的提升:由普通服务器的2个提升至目前的8个;2)单个GPU搭载HBM Stack数量的提升:在HBM1方案中,单个GPU搭载4个HBM1,而在目前HBM2e或HBM3方案中,一般单个GPU搭配6个HBM Stack;3)HBM堆叠的DRAM层数和容量增多:从HBM1到HBM3,单个DRAM Die密度从2Gb提升至16Gb,堆叠高度从4Hi提升至12Hi,单个HBM叠层容量从1GB提升至24GB。Trendforce预计2025年全球服务器出货量为1700万台,当前AI服务器渗透率大概不足2%,假设2024年AI服务器渗透率约4%,按照每个AI服务器搭载8个GPU、每个GPU搭载6个共80GB至100GB及以上的HBM Stack的方案测算,那么2024年AI服务器带来的HBM增量空间预计超百亿美元。

AI服务器的GPU采用2.5D+3D封装工艺,推动TSV、CoWoS等核心封装技术需求。HBM和GPU采用2.5D+3D封装工艺,根据Yole,2021年HBM和Si中介层封装市场规模合计约14亿美元,预计2027年增至35亿美元,其中HBM和硅中介层封装市场分别增至16.3和18.8亿美元。TSV(Through-Silicon Via)即硅通孔技术,顺应2.5D封装架构而产生,能够以最低的能耗提供极高的带宽和密度,是实现电路小型化、高密度、多功能化的首选解决方案。2.5D TSV技术已经广泛用于AI GPU基板上的HBM中,实现DRAM各层Die之间的连接,以及HBM芯片和下方的金属凸块之间的连接。CoWoS工艺用于将HBM和硅中介层、封装基板等进行整体封装,当前台积电处于领先地位,伴随着谷歌TPU、英伟达GPU、AMD MI300等均导入生成式AI,台积电CoWoS需求自2022年以来翻倍增长,目前持续供不应求,展望2024年将目前CoWoS产能翻倍。

HBM多层堆叠结构提升工序步骤,将带动封装设备和材料需求持续提升。

1)设备:HBM中大量增加前道工序,前道检、量测设备主要增量来自微凸点、TSV、硅中介层等工艺,另外HBM中增加的预键合晶圆级测试和KGSD相关的封装级测试也带动分选机、测试机、探针台等后道测试设备的数量和精度提升;HBM堆叠结构增多,要求晶圆厚度不断降低,进而提升减薄、键合等设备需求;HBM多层堆叠结构要求超薄晶圆和铜-铜混合键合工艺,增加了临时键合/解键合以及混合键合设备需求,各层DRAM die的保护材料也非常关键,对注塑或压塑设备提出较高要求;另外,诸如划片机、固晶机、回流焊机/回流炉等传统设备需求也均受益于HBM封装带来的工艺步骤提升和工艺变革带来的价值量提升。

2)材料:HBM中芯片间隙采用GMC(颗粒状塑封料)或LMC(液态塑封料)进行填充,GMC最主要原材料为球形硅微粉和球形氧化铝;HBM采用底部填充胶用于FC封装工艺,采用PSPI作为硅中介层中RDL的再钝化层;HBM中的Bumping、RDL、TSV等引入前道工艺,带来电镀液用量提升;另外,HBM也将提升电子粘合剂、封装基板、压敏胶带等其他材料需求。

投资建议。相较传统服务器,AI服务器的存储器容量和价值量均提升数倍,其中训练型AI服务器GPU对带宽要求显著提升,催生了HBM等新型存储器的增量需求。当前DRAM、NAND、HBM等份额均主要由海外原厂如三星、美光、SK海力士等占据,HBM的CoWoS封装工艺主要由台积电掌握,但考虑到AI对整个存储产业链的拉动,叠加行业需求持续复苏、国产自主可控需求持续提升,国内存储及HBM等催生的先进封装产业链发展空间巨大。建议关注先进封装设备标的中科飞测北方华创中微公司拓荆科技华海清科盛美上海芯源微精测电子芯碁微装文一科技至正股份新益昌光力科技德龙激光赛腾股份耐科装备亚威股份劲拓股份迈为股份奥特维长川科技华峰测控金海通等;先进封装材料标的鼎龙股份安集科技雅克科技强力新材天承科技华海诚科联瑞新材壹石通飞凯材料德邦科技兴森科技生益科技深南电路神工股份上海新阳华正新材方邦股份回天新材国风新材等;先进封装标的长电科技通富微电华天科技深科技太极实业甬矽电子等;存储芯片标的兆易创新紫光国微复旦微电北京君正聚辰股份普冉股份东芯股份恒烁股份上海贝岭等;存储模组及主控标的江波龙佰维存储朗科科技德明利国科微等;存储经销标的香农芯创雅创电子等;存储及HBM配套标的国芯科技澜起科技创益通等。

风险提示:AI服务器渗透率提升不及预期、存储行业复苏不及预期、国产替代进程不及预期、研发进展不及预期的风险。

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