أعلنت شركة SK hynix أنها أرسلت عينات من الجيل الجديد من منتجات ذاكرة الفيديو ذات النطاق الترددي العالي HBM4E إلى كبار العملاء، بسعة ذاكرة واحدة تصل إلى 48 جيجابايت ومعدل نقل بيانات يصل إلى 16 جيجابت في الثانية، مصممة لتلبية طلب السوق المتزايد بسرعة على رقائق الذكاء الاصطناعي.
بفضل الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج الكبيرة، زاد الطلب على الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي في مراكز البيانات العالمية بشكل كبير، مما أجبر مصنعي ذاكرة الوصول العشوائي الديناميكية (DRAM) على تسريع تطوير منتجات الجيل الجديد. تتنافس SK hynix مع منافستها Samsung من حيث وقت تسليم العينات لـ HBM4E، على أمل أن تكون أول من يقدم للشركاء حلولًا للجيل القادم من منصة مركز بيانات الذكاء الاصطناعي. تشير التقارير إلى أن أجهزة HBM4E هذه ستستهدف بشكل أساسي منصات تسريع الذكاء الاصطناعي المتطورة بما في ذلك NVIDIA Rubin Ultra وAMD Instinct MI500، والتي تعتبر محركات إيرادات مهمة لسوق خوادم الذكاء الاصطناعي المستقبلي.
وفقًا للتقارير، قامت SK hynix بمعاينة هذا الجيل من HBM4E في Computex 2026 هذا العام، حيث أظهرت المواصفات الرئيسية مثل ما يصل إلى 48 جيجابايت، والتغليف المكدس من 12 طبقة، ومعدل أقصى يبلغ 16 جيجابت في الثانية في طرف واحد. بالمقارنة مع الجيل السابق من المنتجات، قامت HBM4E بتحسين الأداء وكفاءة الطاقة بشكل كبير، بهدف التخفيف بشكل أكبر من عنق الزجاجة في عرض النطاق الترددي للذاكرة أثناء التدريب والاستدلال على الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، عرضت سامسونج أيضًا طرق تكنولوجيا HBM4E وتقنية HBM5 اللاحقة خلال المعرض، واقترحت تحسين استقرار شاشات العرض ذات النطاق الترددي العالي في سيناريوهات استهلاك الطاقة العالية للغاية من خلال تصميمات مسار تبديد الحرارة الجديدة مثل HPB (Heat Path Block).
وفقًا لبيانات المقارنة الواردة في المقالة، عند مستوى السعة 48 جيجابايت، تستخدم HBM4E بنية تكديس 12-Hi، بينما تتوافق مواصفات الذروة لـ HBM4 مع 16-Hi وHBM3E هي 12-Hi. لقد تحسن الجيل الجديد من المنتجات من حيث كثافة التراص والكفاءة: في حل 12-Hi سعة 48 جيجابايت، تمت زيادة كثافة التراص لشريحة واحدة بحوالي 1.5 مرة، كما تم تحسين كفاءة عرض النطاق الترددي بشكل كبير. يوضح الجدول أن HBM4E يحقق نطاقًا تردديًا أعلى لكل دبوس وأهداف نطاق ترددي إجمالي مع الحفاظ على جهد تشغيل 1.2 فولت لتلبية احتياجات أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الأثقل.
قالت SK hynix في بيان صحفي إنها سلمت عينات HBM4E مكدسة من 12 طبقة إلى العملاء الرئيسيين كما هو مخطط لها، مستفيدة من خبرتها في تطوير الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي والإنتاج الضخم. وأكدت الشركة أنها ستعمل بشكل وثيق مع الشركاء لضمان الإنتاج الضخم لـ HBM4E في الوقت المناسب للتوافق مع وتيرة ترقيات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. وفقًا للمعلومات الرسمية، يمكن لهذا الجيل من المنتجات تحقيق سرعة معالجة بيانات تبلغ 16 جيجابت في الثانية لكل دبوس، وتكون كفاءة استهلاك الطاقة الإجمالية أعلى بنسبة 20% من الجيل السابق، مما يساعد على تحسين قوة الحوسبة الفعالة لكل وحدة استهلاك الطاقة أثناء التدريب والاستدلال على الذكاء الاصطناعي.
فيما يتعلق بتصميم الواجهة والدوائر، تعمل HBM4E على تقليل تأخير نقل البيانات من خلال أحدث مواصفات واجهة الجيل والبنية الداخلية المحسنة، مع ضمان التشغيل المستقر في بيئات النطاق الترددي العالي للغاية. بالنسبة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي السحابي وأنظمة الحوسبة عالية الأداء واسعة النطاق، يعني هذا أنه يمكن تنفيذ عمليات نشر بطاقات تسريع الذكاء الاصطناعي عالية الكثافة والسرعة في نفس ظروف الخزانة والتبريد، وبالتالي زيادة كثافة طاقة الحوسبة الإجمالية.
وفيما يتعلق بتكنولوجيا التعبئة والتغليف، قدمت SK hynix تقنية MR-MUF المتقدمة لـ HBM4E، مما مكنها من تحقيق سعة 48 جيجابايت في هيكل مكدس مكون من 12 طبقة مع الأخذ في الاعتبار استقرار هيكل التغليف. وفقًا للمقدمة الرسمية، مقارنةً بالجيل السابق من HBM4، قامت HBM4E بتحسين مقاومة الحرارة بحوالي 17%، وهو أمر بالغ الأهمية لعقد الذكاء الاصطناعي التي تستمر في العمل تحت أحمال عالية وتساعد في الحفاظ على موثوقية شرائح ذاكرة الرسومات على المدى الطويل في البيئات ذات درجات الحرارة المرتفعة. إلى جانب التسامح الحراري العالي وتصميم التراص الأكثر إحكاما، يعد المنتج الجديد أكثر ملاءمة للاتجاه الحالي لتصميم نظام خادم الذكاء الاصطناعي الكثيف بشكل متزايد.
اكتسبت SK hynix سابقًا خبرة غنية في الإنتاج الضخم وتوريد HBM3 وHBM3E وHBM4، مما يوفر حلول تخزين ذات نطاق ترددي عالي مخصصة ومحسنة لعدد من موفري الخدمات السحابية ومصنعي وحدات معالجة الرسومات. وذكرت الشركة أنها ستواصل دعم بناء الجيل التالي من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من خلال HBM4E على هذا الأساس، والعمل مع شركاء سلسلة الصناعة للتخفيف من مشكلة عنق الزجاجة الشائعة في عرض النطاق الترددي للذاكرة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. في سياق "سباق تسلح القوة الحاسوبية" العالمي المكثف للذكاء الاصطناعي، تعتبر HBM4E واحدة من التقنيات الأساسية الرئيسية لمنافسة الرقائق الخاصة بالذكاء الاصطناعي ومنصات مراكز البيانات في السنوات القليلة المقبلة.