AI駆動ストレージの継続的な進化！サムスンのPIM技術の量産間近、またはCPUやGPUをバイパスして直接計算

AIはかつてない力で記憶市場の供給と需要の構図を再構築するとともに、新たな技術の台頭を促している。HBFやH³などの「ブラックテクノロジー」が登場した後、記憶分野にも新たな方向性が芽生えている。

報道によると、サムスン電子はPIM技術をLPDDR5Xメモリに応用する計画だ。現在、サムスン電子は主要顧客と協力してLPDDR5X PIM技術の開発を進めており、今年後半にはサンプルを提供する見込みだ。また、両者は次世代標準のLPDDR6へのPIM技術の適用に関する具体的な規格も積極的に検討している。

PIM（Processing in Memory）は、メモリ内に計算ユニット（ALU）を直接配置する技術である。従来の方法では、データをCPUやGPUに転送して計算を行う必要があったが、PIMはメモリ内で直接計算を実行し、「メモリ壁」の克服が期待されている。

韓国で開催された「SEMICON Korea 2026」の基調講演で、サムスン電子のDRAM設計チーム責任者の孫教民氏は、PIM技術の必要性を強調し、「現在、メモリ帯域幅不足のため、AIはGPUの性能を100％発揮できていない」と述べた。彼の見解では、PIMは帯域幅を大幅に向上させるだけでなく、エネルギー効率も著しく改善できる。

現在、サムスン電子はHBM-PIMやその他の製品の技術検証（PoC）を完了し、商用化段階に入り、量産準備を進めている。この技術の中核製品はLPDDRシリーズであり、スマートフォンやエンドポイントAIデバイス向けに最適化されている。

さらに、SKハイニックスもPIMに注力しており、今年の米国開催の「CES 2026」では、多数の革新的な製品と技術を集中展示し、その中にはPIMアーキテクチャを基盤としたAiMXも含まれている。上海証券は、AIの加速と実用化を促進し、情報流量の増加を推進するために、記憶チップは一般的な部品からAI産業のコア価値製品へと進化していると指摘している。今後は技術革新とエコシステムの協調により、AI記憶のコア競争力を構築していく。

中郵証券は、新たな計算アーキテクチャとして、記憶と計算を完全に融合させる「存算一体」の核心は、記憶装置内に計算能力を重ね合わせることにあり、これにより新しい高効率演算アーキテクチャを用いた二次元・三次元の行列計算が可能になると述べている。先端封装技術や新型記憶素子などと組み合わせることで、フォン・ノイマンアーキテクチャのボトルネックを効果的に克服し、計算効率の大幅な向上を実現できる。PIMは、計算ユニットを記憶チップに埋め込むことで、記憶装置自体に一定の計算能力を持たせ、データ集約型のタスクに適しており、データ処理の効率とエネルギー効率を著しく向上させる。

中信証券は、現在の計算におけるメモリアーキテクチャを分析し、DRAMの性能（「帯域幅」と「容量」）が最大のボトルネックであると指摘している。モデルの訓練時にはメモリ容量の要求が高まり、推論時には同時ユーザー数の増加に伴い帯域幅の需要も高まる（訓練は「容量」、推論は「帯域幅」の制約が強くなる）。このため、アップグレードの必要性が急務となっている。AI時代に必要な記憶のアップグレードとして、「存算一体」が長期的な必然の潮流であり、「近接メモリ計算」（PNM）が現時点での有効な道筋であると述べている。

（出典：財聯社）