Micron：HBM 故障占 Meta Llama 3 训练中断的 17%（Hot Chips 2026）

据 TrendForce 报道，在 Hot Chips 2026 大会上，Micron 强调，AI 计算能力的提升速度已超过内存性能的提升速度，进一步加剧了“内存墙”挑战。Micron Fellow Raghu Sriramaneni 指出，AI 加速器的计算能力大约每两年增长至原来的三倍，而同期 HBM 带宽的增幅还不到一倍。对 HBM 日益加深的依赖引发了可靠性担忧；Micron 援引 Meta 的 Llama 3 数据称，HBM 故障约占非计划训练中断的 17%。最新的 GPU 封装集成了两颗 GPU 和八组 12 层 HBM4 堆栈，其中内存占据半导体面积的 90%，是 GPU 所占面积的八倍以上。