Samsung випустив HBM4E та поглибив співпрацю з Nvidia, гонка за "сховищем обчислювальних потужностей" AI прискорюється

У контексті постійного зростання попиту на обчислювальні потужності AI технологій, технології зберігання даних стають ключовим вузлом, що визначає продуктивність наступного покоління дата-центрів. У понеділок, 16 числа, за каліфорнійським часом, на щорічній конференції розробників GTC, організованій Samsung Electronics Korea та NVIDIA, вперше було продемонстровано новий високошвидкісний чип для зберігання даних HBM4E, а також підкреслено співпрацю з NVIDIA у платформі AI обчислень.

Представлений Samsung HBM4E вважається важливим етапом у дорожній карті їхньої наступної генерації пам’яті для AI: очікується, що швидкість одного контакту досягне 16 Гбіт/с, а загальна пропускна здатність — 4 ТБ/с. Цей продукт орієнтований на майбутні AI-ускорювачі та надмасивні дата-центри. Галузь вважає, що ця презентація ознаменовує новий етап у співпраці між обчислювальними потужностями та зберіганням у екосистемі AI, а також посилює конкуренцію між Samsung і SK Hynix на ринку HBM.

Перший публічний показ HBM4E: новий рівень пропускної здатності AI-зберігання

На цьогорічній конференції GTC від NVIDIA Samsung вперше продемонструвала фізичний чип HBM4E, що є сьомим поколінням високошвидкісної пам’яті (HBM). HBM4E позиціонується як оновлення HBM4, спрямоване на забезпечення більш високої пропускної здатності та нижчої затримки для наступного покоління AI-ускорювачів.

Згідно з інформацією Samsung, очікується, що HBM4E забезпечить:

• швидкість передачі даних 16 Гбіт/с на контакт
• максимальну пропускну здатність до 4 ТБ/с на стек
• орієнтацію на наступне покоління AI та високопродуктивних обчислювальних систем

У порівнянні з попередніми моделями HBM, цей рівень продуктивності значно підвищує пропускну здатність для тренування та виведення AI-моделей, що є ключовою інфраструктурою для підтримки трильйонних параметричних моделей і розширення AI дата-центрів.

Технологія HBM використовує 3D-стекінг для вертикального з’єднання кількох чипів DRAM, що значно підвищує пропускну здатність пам’яті та знижує енергоспоживання. Вона вже стала ключовим компонентом для AI GPU та прискорювачів.

Попередження про ризики та юридичні застереження

Ринок має ризики, інвестиції — під ризиком. Цей матеріал не є інвестиційною рекомендацією і не враховує індивідуальні цілі, фінансовий стан або потреби користувачів. Користувачі повинні самостійно оцінити, чи відповідають наведені поради, погляди або висновки їхнім конкретним обставинам. За інвестиції відповідальність несе сам користувач.