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为满足人工智能及深度学习密集平行运算需求，2016~2017年GPU芯片厂商如NVIDIA、AMD推出的新款芯片Tesla P100/ Quadro GP100、Radeon Vega等，都选择搭载具有高频宽及垂直堆叠的HBM2 (Second-Generation High Bandwidth Memory)高频存储器。
高频宽垂直堆叠存储器发展迄今，除上述HBM类型外，HMC(Hybrid Memory Cube)为另一类型。两者皆采多层DRAM晶粒(Die)加上Logic Die垂直堆叠封装的形态，基本上，HBM及HMC各自偏向2.5D、3D封装堆叠技术。
目前借晶圆级封装技术生产导入最新HBM2架构的芯片制造厂商有海力士(SK Hynix)、三星(Samsung)及晶圆代工大厂台积电，台积电采CoWoS制程(Chip on Wafer on Substrate)；而以HMC存储器架构导入量产制造的仅以美光(Micron)／英特尔(Intel)阵营为主。
从英特尔收购Nervana后推出的深度学习应用芯片Lake Crest可发现，该芯片配置的是HBM2，因此，HBM架构无疑是2017年GPU厂商在高效能运算(HPC)配置上存储器的主要发展方向。
然HBM2的高封装成本及互连技术课题，仍是影响该类型产品应用及扩散进度的关键。DIGITIMES Research观察，GPU用存储器仍会维持HBM/GDDR并存态势。若2018年可量产GDDR6(Graphics Double Data Rate)的话，在高效能运算配置将采HBM2/GDDR6，而中低阶产品则以搭载GDDR5/GDDR5X为主要方向。DIGITIMES
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