現代計算機應用程序嚴重依賴圖形處理和渲染，這涉及大量同步數學計算。典型的 CPU 不適合需要同時處理的作業，這就是引入專用圖形處理單元 （GPU） 概念的原因。GPU 不僅在圖形處理中發現了它的范圍，而且在人工智能、機器學習、VR、自動駕駛和網絡路由等幾個新興應用中也找到了自己的范圍。

GPU需要內存，可以提供比DDR等傳統內存高得多的吞吐量，因為它一次處理大量數據。內存還必須能夠提供最小的延遲，以及同時寫入/讀取的可能性。結果，圖形雙倍數據速率（GDDR）內存（GPU的專用SGRAM）出現了。

由于定期的增量性能增強，GDDR5 標準在大約 10 年內保持相關性，但是，由于功率性能比增益微薄，這些更新是不可持續的。因此，GDDR6 是一種具有改進的時鐘和數據突發架構的新內存標準。

內存的性能間接控制著使用它的系統的整體性能。訪問內存會增加時間成本，因此內存速度是整體性能指標的真正瓶頸。隨著我們進一步邁向更密集、更緊密的記憶，功率預算是一個不容忽視的因素。GDDR6 已經過優化，可在需要時提供峰值性能，并在空閑時消耗最小功率。下圖闡明了 GDDR6 內存在高性能細分市場中的整體主導地位的一些顯著特征。

到目前為止，GDDR主要與圖形領域相關聯。雖然它最初是作為支持圖形處理的標準，但現在它也正在滲透到其他領域。GDDR 內存性能的逐步提升使其適用于要求原始性能的應用。

另一個遵循并行原則的高性能內存標準HBM可能是此類應用的直接競爭對手。然而，HBM 生產中所需的大量開發和制造工作導致價格上漲。此外，HBM 是一個利基標準，而 GDDR 是內存行業的成熟標準。在系統集成方面，GDDR 比 HBM 更勝一籌。

自動駕駛汽車、機器學習、人工智能、增強現實等下一代技術需要同時處理大量數據。自動駕駛是一個至關重要的應用，性能始終是重中之重。即使是計算方面的微小延遲或滯后也可能被證明是災難性的。GDDR6內存以性能為中心，在此類應用中可能被證明是一個優勢。

認識到 GDDR6 的潛力，Synopsys 在 GDDR6 內存驗證方面一直處于最前沿。GDDR6 內存的早期采用者已經與 Synopsys 合作，并一直在快速部署 GDDR6 的 VIP。

審核編輯：郭婷