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AI伺服器需求帶動 研調:SK海力士今年HBM市占率將逾五成

AI伺服器 需求 SK海力士 三星
TrendForce認為: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。(圖/報系資料照)

TrendForce認為: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。(圖/報系資料照)

AI伺服器出貨動能強勁帶動高寬頻記憶體(high bandwidth memory,HBM)需求提升,TrendForce研究顯示,2022年三大原廠HBM市占率分別為SK海力士(SK hynix)50%、三星(Samsung)約40%、美光(Micron)約10%。SK海力士作為目前唯一量產新世代HBM3產品的供應商,其整體HBM市占率可望藉此提升至53%,而三星、美光則預計陸續在今年底至明年初量產,HBM市占率分別為38%及9%。

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,三大原廠也已規劃相對應規格HBM3的量產。目前NVIDIA所定義的DL/ ML型AI伺服器平均每台均搭載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%。

TrendForce調查,伺服器Server DRAM普遍配置約為500~600GB左右,而AI伺服器在單條模組上則多採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。

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用量約為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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