开源证券：电子行业点评报告：AI端侧之近存计算：CUBE有望助力端侧AI落地

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。 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。 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DRAMdie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，