Сегодня 03 мая 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Samsung почти не будет отставать от SK hynix по срокам поставок HBM4 для Nvidia

Бум искусственного интеллекта сказочно обогащает Nvidia и её основателя, но партнёры компании тоже неплохо зарабатывают на поставках необходимых для построения вычислительной инфраструктуры компонентов. В сегменте HBM3E лидером стала SK hynix, но Samsung надеется наверстать упущенное при выпуске HBM4 и практически не отстаёт от конкурента на этапе подготовки к массовым поставкам этого типа памяти.

 Источник изображения: SK hynix

Источник изображения: SK hynix

Как отмечает Business Korea, сейчас Samsung Electronics и SK hynix уже предоставили образцы HBM4 для проведения сертификации на стороне Nvidia, которая будет применять память такого типа в составе своих ускорителей с архитектурой Rubin. До конца первого квартала 2026 года стороны должны определиться с ценами и объёмами поставок HBM4, как ожидают отраслевые источники.

Формально, Samsung и SK hynix уже снабжают клиентов образцами HBM4, получая за них деньги. Этот этап ещё нельзя назвать массовыми поставками, но он предшествует завершению сертификации и заключению контрактов на отгрузку серийной продукции, так что дело осталось за малым. По некоторым данным, Nvidia уже проверила образцы HBM4 в исполнении SK hynix на своих ускорителях поколения Rubin. Как только выпуск последних будет налажен в серийных объёмах, SK hynix сможет начать поставки своей памяти типа HBM4. Предварительные переговоры о цене и объёмах поставок HBM4 компания SK hynix с Nvidia уже тоже провела. Технические моменты также были согласованы, и слухи о необходимости переработки дизайна HBM4 по требованию Nvidia не соответствуют действительности, как утверждает Business Korea. Ещё на квартальной отчётной конференции представители SK hynix заявили, что компания будет готова начать поставки HBM4 в четвёртом квартале текущего года.

Переговоры с Samsung о поставках HBM4 для нужд Nvidia в следующем году также достигли завершающей стадии, по данным источника. Скорее всего, Samsung станет вторым по величине после SK hynix поставщиком HBM4 для Nvidia. Чипы HBM4 производства Samsung также тестируются Nvidia в составе ускорителей Rubin. К преимуществам Samsung можно отнести более продвинутые литографические нормы, которая она может использовать при производстве HBM4.

Micron и ранее занимала третье место на рынке HBM, и в случае с HBM4 мало что изменится, поскольку над разработкой этого типа памяти компании пришлось потрудиться дольше, чем планировалось. Вопреки заявлениям руководства, первые образцы HBM4 в исполнении Micron по уровню быстродействия уступали продукции конкурентов. Если SK hynix полагается при производстве базовых кристаллов с логикой для HBM4 на возможности TSMC, а Samsung располагает собственными мощностями с хорошим по меркам сегмента технологическим потенциалом, то Micron предпочла выпускать базовые кристаллы HBM4 собственными силами, а потому не обладает существенным запасом для повышения быстродействия изготавливаемых чипов.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Boston Dynamics покинули несколько топ-менеджеров за короткий период времени 25 мин.
Fractal Design выпустила панорамный корпус Pop 2 Vision с двухкамерной компоновкой и реверсивными вентиляторами 2 ч.
Выросли в цене даже восстановленные игровые консоли Sony PlayStation 5 5 ч.
С новой линии в Неваде сошёл первый серийный электрический грузовик Tesla Semi 8 ч.
Meta увеличила прогноз по капзатратам на год из-за роста цен и затрат на ЦОД 13 ч.
Qualcomm готовится поставлять чипы гиперскейлеру — инвесторы довольны, поскольку на мобильном направлении не всё гладко 14 ч.
NASA зальёт деньгами производителей лунных посадочных модулей — без них база на Луне не появится 23 ч.
Поиском мест для добычи воды на Марсе займутся дроны с георадарами 24 ч.
«Большая четвёрка» гиперскейлеров увеличит капзатраты до $725 млрд 24 ч.
AMD EPYC и NVIDIA RTX Pro Blackwell: QNAP представила хранилище QAI-h1290FX для ИИ-задач 24 ч.