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Samsung hat still und entschieden die Nase vorn: Das Unternehmen beginnt damit, Muster seiner siebten HBM-Generation, HBM4E, an Großkunden zu liefern, Monate nachdem es HBM4 an führende KI-Hardwarehersteller ausgeliefert hatte.
Die Geschwindigkeitszuwächse sind spürbar. Das neue HBM4E nutzt einen 12-lagigen Stack, der etwa 20% höhere Leistung und rund 16% bessere Energieeffizienz gegenüber HBM4 bietet. Die pro-Pin-Signalisierung ist mit 14 Gbit/s angegeben, mit Spielraum in Richtung 16 Gbit/s, was sich in einer aggregierten Bandbreite von rund 3,6 TB/s niederschlägt.
Hinter diesen Zahlen steht Technik. Samsung kombinierte seinen DRAM-Prozess der sechsten Generation in der 10-nm-Klasse (1c) mit einem 4-nm-Logic-Base-Die von Samsung Foundry. Das Ergebnis: höhere Ausbeuten und intelligenteres thermisches Verhalten. Samsung gibt an, dass der thermische Widerstand um mehr als 14% verbessert wurde, eine auf den ersten Blick kleine Kennzahl, die jedoch wichtig ist, wenn der Speicher direkt neben hochleistungsfähigen Beschleunigern sitzt.
Bei den Kapazitätsoptionen beginnt die Palette mit einem 48-GB-Paket mit 12 Lagen, das etwa 30% dichter ist als ein typischer HBM4-Stack. In den Roadmaps sind später ein 8-lagiges 32-GB-Bauteil und ein 16-lagiges 64-GB-Modul vorgesehen, was Systemdesignern mehr Optionen bei Leistungs-, Dichte- und Kostenkompromissen bietet.
Warum sollten Ingenieure das interessieren? Weil sich jeder Prozentpunkt bei Geschwindigkeit oder Leistungsaufnahme bei großen Modellen und in großen Clustern vervielfacht. Höhere pro-Pin-Raten und verbesserte thermische Toleranz verringern Integrationsprobleme für GPU- und Beschleunigerhersteller, die versuchen, mehr Trainingsdurchsatz in begrenzten Racks und Budgets unterzubringen.
Das Speicherteam von Samsung sieht HBM4E als Fortsetzung der HBM4-Dynamik und als Korrektiv zu früheren Problemen bei der Einführung von HBM3E. Das Unternehmen berichtet von positivem Kundenfeedback zu HBM4 und dass vorgezogene Investitionen in die Fabriken sich auszahlen, während die Versorgung für den KI-Markt skaliert wird.
Muster bedeuten eines: Validierungszyklen haben begonnen. Der Markt wird beobachten, welche Beschleuniger HBM4E übernehmen und wie schnell die höheren Geschwindigkeiten und größeren Stacks in realen Trainings- und Inferenz-Workloads auftauchen. Die Akzeptanz wird das eigentliche Maß dafür sein, ob HBM4E die Erwartungen an Speicher für die nächste Welle von KI-Hardware neu definiert.
Quelle: sammobile
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