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Samsung bereitet bereits den nächsten Schritt zur Steigerung der Speicherleistung vor: Nach der Vorstellung seines ersten HBM4-Chips auf der SEDEX 2025 plant das Unternehmen, auf der ISSCC 2026 eine deutlich schnellere HBM4‑Variante zu zeigen. Im Folgenden fassen wir zusammen, was über die Leistungssteigerung, die technischen Änderungen und die Bedeutung für KI und Hochleistungsrechnen bekannt ist.
Ein großer Sprung bei der Bandbreite: 2,4TB/s auf 3,3TB/s
Auf der SEDEX im vergangenen Monat präsentierte Samsung seinen ersten HBM4‑Chip der sechsten Generation mit einer Bandbreite von 2,4TB/s. Branchenberichten zufolge erhöht die HBM4‑Version, die Samsung auf der International Solid‑State Circuits Conference (ISSCC) — geplant für den 15.–19. Februar 2026 in San Francisco — vorstellen will, die Spitzenbandbreite auf rund 3,3TB/s. Das entspricht einer Erhöhung um etwa 37,5 % gegenüber der früher gezeigten Variante.
Diese Zunahme ist nicht nur eine bloße Messzahl: In praktischen Systemen kann eine deutlich höhere Speicherbandbreite Engpässe in AI‑Beschleunigern und Datenzentrum‑GPUs deutlich reduzieren. Für Betreiber von Rechenzentren, Cloud‑Providern und Entwickler von KI‑Modellen ist Bandbreite ein Schlüsselparameter, weil sie direkte Auswirkungen auf Trainingszeiten, Inferenzlatenz und Energieeffizienz hat. Entsprechend groß ist das Interesse an jeder Generation von HBM (High Bandwidth Memory), die substanzielle Performance‑Sprünge verspricht.
Wichtig ist zudem, dass solche Sprünge in der Bandbreite oft nicht linear in Kosteneffektivität oder Energieverbrauch übersetzt werden — hier entscheidet die zugrundeliegende Architektur über den praktischen Nutzen. Hersteller, die eine höhere Bandbreite mit effizienter Energienutzung kombinieren, verschaffen sich daher einen erheblichen Wettbewerbs‑ und Marktvorteil.
Was sich im Detail geändert hat?
Quellen aus der Branche nennen zwei zentrale Hebel für die Leistungssteigerung: eine überarbeitete Stapelstruktur (Stacking) und ein aktualisiertes Interface, die zusammen den Durchsatz erhöhen und gleichzeitig die Energieeffizienz verbessern. Bei HBM‑Stacks spielen viele Elemente zusammen: die DRAM‑Prozessvariante, die Anzahl und Dichte der Through‑Silicon Vias (TSVs), das Interposer‑Design, die Signalintegrität der Verbindung zwischen Host‑GPU/Accelerator und Speicher sowie thermisches Management.
Samsung soll für seine HBM4‑Stacks 1c‑DRAM‑Prozessvarianten eingesetzt haben, während Wettbewerber wie Micron und SK Hynix offenbar auf 1b‑Varianten setzen. In einfachen Worten bedeutet das: Die Wahl der DRAM‑Prozessvarianten beeinflusst Geschwindigkeit, Spannungsspielraum und Fertigungscharakteristika. Kombiniert mit Architektur‑Optimierungen — etwa engeren I/O‑Timings, verbessertem Power‑Management und optimiertem TSV‑Layout — zielt Samsung darauf ab, mehr Bandbreite pro Watt aus dem gleichen Package‑Umfang herauszuholen.
Zusätzlich spielen fortgeschrittene Packaging‑Techniken eine Rolle. Moderne HBM‑Module verwenden oft 2.5D‑Interposer oder neue 3D‑Stacking‑Ansätze, um die Signalwege zu verkürzen und die Leistungsaufnahme zu optimieren. Verbesserungen bei Materialen, Wärmemanagement (z. B. bessere Wärmeleitmaterialien zwischen Die‑Schichten) und Lithografie können ebenfalls zu höheren Taktraten und stabileren Betriebsbedingungen beitragen.
Ein weiterer Faktor ist Yield und Teststrategie. Samsung hat in der Vergangenheit bei manchen HBM‑Generationen hitzebedingte Ausfälle oder Yield‑Einbußen erlebt. Berichten zufolge wurden an diesen Stellen Design‑Fixes und Fertigungsprozesse optimiert, um höhere Taktraten zuverlässig reproduzierbar zu machen. Höhere Produktionsausbeuten und geringere Ausfallraten sind wirtschaftlich entscheidend, weil HBM‑Module aufwändig zu fertigen sind und die Kosten pro Gigabyte stark von der Stückzahl und Ausschussrate abhängen.
Wesentliche Spezifikationen im Überblick
- Frühere HBM4‑Bandbreite: 2,4TB/s
- Bevorstehende HBM4‑Bandbreite: bis zu 3,3TB/s
- Verbesserung: ~37,5 %
- Konstruktionsänderungen: neue gestapelte Struktur und Interface
- DRAM‑Variante: Samsung nutzt 1c DRAM vs. Konkurrenten mit 1b
Die oben genannten Kernpunkte fassen den unmittelbaren technischen Fortschritt zusammen. Unter den Stichpunkten verbergen sich allerdings viele Unterkomponenten, die für Systemintegratoren relevant sind: Kanalarchitektur (z. B. Anzahl der Pseudo‑Channels), ECC‑Strategien, Command‑Timing sowie Kompatibilität mit existierenden Interconnects und Memory‑Controller‑IPs. Anbieter von Acceleratoren müssen diese Details prüfen, bevor sie HBM‑Module in neue Plattformen integrieren.
Warum das für KI und Server wichtig ist
Hochbandbreitenspeicher ist oft der begrenzende Faktor in AI‑Beschleunigern und Datenzentrum‑GPUs. Modelle mit Milliarden oder gar Billionen von Parametern erzeugen riesige Datenströme zwischen Rechenkernelementen und Speicher. Wenn die Speicherbandbreite nicht Schritt hält, führen Wartezeiten (Memory Stalls) dazu, dass Rechenkerne nicht vollständig ausgelastet werden — Rechenleistung bleibt ungenutzt, Trainingszeiten verlängern sich und Energieeffizienz sinkt.
Eine höhere Bandbreite reduziert diese Wartezeiten, beschleunigt Training und Inferenz und kann gleichzeitig den Energieverbrauch pro Rechenoperation senken. Das ist besonders relevant für großskalige Trainingsjobs in Cloud‑Umgebungen und für hochfrequente Inferenz‑Workloads, bei denen Latenz und Durchsatz direkt Geschäftskennzahlen beeinflussen. Für Cloud‑Provider, Betreiber großer KI‑Farmen und Hersteller von Inferenz‑Appliances ist daher die Entwicklung leistungsstarker HBM‑Module von strategischer Bedeutung.
Aktuelle Trends bei KI‑Architekturen — etwa immer größere Transformer‑Modelle, sparsames Fine‑Tuning und vermehrter Einsatz von Mixed‑Precision‑Rechenmethoden — treiben den Bedarf an Bandbreite zusätzlich an. Ebenso ändert sich die Server‑Topologie: Mehrere Acceleratoren pro Node, schnellere Switches und dichter gepackte Rack‑Designs erfordern eine Speicherlösung mit hohem Durchsatz und gleichzeitig robustem thermischen Verhalten.
Samsung scheint nach früheren hitzebedingten Rückschlägen bei HBM‑Produkten Designkorrekturen und Prozesse zur Yield‑Verbesserung vorgenommen zu haben, um die Wettbewerbsfähigkeit zurückzugewinnen. Das Unternehmen erwartet, dass HBM4 ein wesentlicher Umsatztreiber wird, wenn die Nachfrage nach spezialisierter Speicherhardware wieder anzieht. Marktbeobachter sehen in der Kombination aus höherer Bandbreite und besserer Energieeffizienz ein wichtiges Verkaufsargument gegenüber konkurrierenden HBM‑Angeboten.
Auf einer jüngsten ISSCC Korea Presseinformation betonte SK Hynix‑Fellow Kim Dong‑gyun, dass die DRAM‑Entwicklung von den beiden Anforderungen Bandbreite und Energieeffizienz getrieben werde. Samsungs Entscheidung, eine leistungsfähigere HBM4‑Variante auf der ISSCC 2026 zu zeigen, unterstreicht diesen Trend und legt die Bühne für neuen Wettbewerb um die nächste Speichergeneration für AI‑Server.
Für Hardware‑Designer, Systemarchitekten und Cloud‑Provider ist die offizielle Präsentation auf der ISSCC ein wichtiger Meilenstein: Dort werden in der Regel detailliertere technische Daten, Messmethodiken und erste Leistungskennzahlen gegenüber existierenden Lösungen veröffentlicht. Solche Metriken sind nötig, um reale Leistungsgewinne abzuschätzen — etwa wie sich die höhere Bandbreite auf Trainingsdurchsatz pro Watt oder auf die Gesamtkosten pro Trainingslauf auswirkt.
Neben reiner Bandbreite sind weitere Faktoren entscheidend für den Praxiseinsatz: thermische Grenzen bei dauerhaft hoher Last, Stabilität bei variablen Taktfrequenzen, Interoperabilität mit vorhandenen Memory‑Controller‑IPs und die Verfügbarkeit zuverlässiger Supply‑Chains. Provider und OEMs werden daher nicht nur auf die Peak‑TB/s‑Angaben schauen, sondern auf Benchmarks unter realen Workloads, auf Verfügbarkeit in Volumenstückzahlen und auf die Wirtschaftlichkeit in Relation zum Preis pro GB.
Langfristig spielt HBM‑Evolution auch eine Rolle im Vergleich zu alternativen Speicherlösungen: GDDR‑Generationen, CXL‑gepoolte Speicherarchitekturen oder neue nicht‑flüchtige Speichertechnologien treten in Konkurrenz. HBM bleibt aber besonders attraktiv für eng integrierte, bandbreitenkritische Beschleuniger, weil die Nähe des Speichers zur Recheneinheit und die hohe parallele Datenpfadanzahl Vorteile bieten, die sich in bestimmten KI‑ und HPC‑Szenarien nicht leicht substituieren lassen.
Erwartungen an die ISSCC‑Präsentation sind daher hoch: Neben den reinen Spezifikationen dürften Entwickler insbesondere an Informationen zu Energieeffizienz (z. B. pJ/Bit), thermischem Verhalten, Kompatibilität mit gängigen Interposer‑Lösungen und realitätsnahen Benchmark‑Ergebnissen interessiert sein. Diese Details helfen, das Verhältnis zwischen theoretischer Spitzenbandbreite und realem Durchsatz in Produktionseinheiten besser einzuschätzen.
Schlussendlich ist die Vorstellung einer schnelleren HBM4‑Variante ein Indikator für die Richtung, in die sich Speichertechnologie bewegt: stärker integrierte, energieeffizientere und speziell für KI‑Workloads optimierte Lösungen. Für Unternehmen, die in KI‑Infrastruktur investieren, bedeutet das, dass die Auswahl des Speichers weiterhin eine strategische Entscheidung bleibt, die sowohl die Performance als auch die Betriebskosten beeinflusst.
Quelle: sammobile
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