MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Производство HBM3E для SK hynix буквально стало «золотой жилой», которая позволила значительно улучшить финансовое положение компании. По этой причине она связывает с HBM4 особые надежды и использовала CES 2026 для демонстрации образцов 16-слойных микросхем объёмом 48 Гбайт.
Источник изображений: SK hynix
Как отмечается в пресс-релизе на сайте SK hynix, образцы 16-слойной HBM4 впервые демонстрируются ею именно на CES 2026 в Лас-Вегасе. Ранее компания уже показывала 12-слойные микросхемы HBM4 объёмом 36 Гбайт, которые обеспечивали скорость передачи информации до 11,7 Гбит/с. При этом SK hynix признаёт, что с точки зрения продаж именно 36-гигабайтные чипы HBM3E с 12-ярусной компоновкой будут двигать бизнес компании в этом году. Такую память SK hynix продемонстрирует в сочетании с GPU тех разработчиков, которые продолжат с ней сотрудничать в сегменте HBM3E.
В серверном сегменте также найдут применение модули оперативной памяти типа SOCAMM2, отличающиеся низким энергопотреблением. В мобильном сегменте LPDDR6 будет оптимизирована под периферийные вычисления в сфере ИИ, обеспечивая нужный баланс быстродействия и энергопотребления.
На стенде SK hynix в Лас-Вегасе также можно будет найти образцы 321-слойной флеш-памяти типа QLC 3D NAND, которые позволят создавать накопители eSSD высокой ёмкости. Эта память также сочетает высокое быстродействие с низким энергопотреблением, что особенно ценится в сфере центров обработки данных.
Компания также будет уделять внимание и другим инновациям, включая создание заказной HBM4, в составе которой некоторые функции будут реализованы на уровне базового кристалла стека с учётом пожеланий конкретного заказчика. Память типа PIM, подразумевающая выполнение некоторых вычислений собственными силами, также является одним из перспективных направлений разработок SK hynix. Технология AiMX подразумевает ускорение вычислений в системах ИИ на уровне памяти типа GDDR6. Ещё одной разновидностью периферийных вычислений на уровне памяти является технология Compute-using-DRAM (CuD). Вычисления будут выполняться даже на стороне SSD, а интерфейс CXL позволит ускорить обмен данными между различными компонентами вычислительных систем.
Источник:
