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HBM被降维打击！美国发布垂直堆叠3D-DRAM AI芯片：100TB/s带宽、能效超13.5倍
📋总体概括
美国AI芯片初创d-Matrix在Hot Chips 2026上发布Raptor 3D-DRAM推理加速器，采用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠架构，将内存直接置于计算芯片下方。单卡8个chiplet组成32GB容量，带宽超100TB/s，远超192GB HBM4配置的约18TB/s。垂直IO实测0.37pJ/bit，约为HBM方案十分之一；单位面积带宽32.6GB/s/mm²，约为HBM4和英伟达Rubin R200的20倍；每GB/s功耗2.96mW，较HBM的40mW改善13.5倍，直指推理市场内存墙痛点。
⚡关键信息
- ▸d-Matrix在Hot Chips 2026发布Raptor，用台积电N4逻辑裸片与3D-DRAM面对面堆叠，内存直接贴在计算芯片下方。
- ▸单卡由8个chiplet组成，各提供4GB内存与约12.5TB/s带宽，合计32GB、总带宽超100TB/s。
- ▸对比192GB HBM4配置带宽约18TB/s，Raptor单位面积带宽32.6GB/s/mm²约为HBM4和Rubin R200的20倍。
- ▸垂直IO实测0.37pJ/bit，约为HBM方案十分之一；每GB/s功耗2.96mW对HBM的40mW，能效改善13.5倍。
🔥犀利点评
堆叠内存打带宽、低精度打能效，d-Matrix的数字确实漂亮，但请注意这是对比自身架构的论文级数据，HBM的18TB/s是192GB换来，32GB容量对大模型推理是硬伤，批处理一大就得回DRAM搬数据。HBM真正护城河在产能与生态，三星海力士不会坐视。是路线分叉，不是降维打击。
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