SK Hynix ha annunciato l’intenzione di lanciare la memoria GDDR7 da 24 GB, che migliorerà significativamente la capacità di VRAM delle prossime unità di elaborazione grafica (GPU).Inoltre, l’azienda si sta preparando all’introduzione delle soluzioni di memoria HBM4.
Progressi nella tecnologia della memoria: le iniziative GDDR7 e HBM4 di We Hynix
Nel suo ultimo aggiornamento, We Hynix ha sottolineato un trimestre di successo, caratterizzato da un’impennata delle vendite dei suoi moduli DRAM HBM3e 12-Hi. L’azienda ha inoltre segnalato volumi di spedizione superiori alle aspettative, sia per DRAM che per NAND flash, contribuendo a una solida performance trimestrale.
Un punto chiave di questo rapporto è lo sviluppo dei moduli di memoria GDDR7 da 24 GB. Questi nuovi chip di memoria sono progettati non solo per potenziare le schede grafiche di nuova generazione, ma anche per offrire ai clienti orientati all’intelligenza artificiale capacità VRAM estese. In particolare, la configurazione da 24 GB (equivalente a 3 GB) offre un sostanziale aumento del 50% della capacità rispetto agli attuali die da 16 GB (2 GB).

Inoltre, si prevede che la GDDR7 offrirà notevoli miglioramenti in termini di velocità, con velocità di trasmissione dati di oltre 30 Gbps destinate a diventare la norma con il progredire della tecnologia. Sebbene l’arrivo di opzioni con oltre 40 Gbps possa essere all’orizzonte, l’espansione delle capacità della VRAM rappresenta un significativo passo avanti.
Samsung ha già iniziato a produrre moduli di memoria simili e alcuni sono stati avvistati in vendita online. Si prevede che la prossima serie “RTX 50 SUPER” di NVIDIA integrerà queste soluzioni di memoria ad alta capacità, che potrebbero arrivare sul mercato entro la fine dell’anno o all’inizio del prossimo.
Analisi comparativa delle tecnologie di memoria grafica
| MEMORIA GRAFICA | GDDR7 | GDDR6X | GDDR6 | GDDR5X |
|---|---|---|---|---|
| Carico di lavoro | Gioco / IA | Gioco / IA | Gioco / IA | Gioco d’azzardo |
| Piattaforma (esempio) | GeForce RTX 5090 | GeForce RTX 4090 | GeForce RTX 2080 Ti | GeForce GTX 1080 Ti |
| Capacità della matrice (Gb) | 16-64 | 8-32 | 8-32 | 8-16 |
| Numero di posizionamenti | 12? | 12 | 12 | 12 |
| Gb/s/pin | 28-42, 5 | 19-24 | 14-16 | 11.4 |
| GB/s/posizionamento | 128-144 | 76-96 | 56-64 | 45 |
| GB/s/sistema | 1536-1728 | 912-1152 | 672-768 | 547 |
| Configurazione (esempio) | 384 IO (confezione da 12 pezzi x 32 IO)? | 384 IO (confezione da 12 pezzi x 32 IO) | 384 IO (confezione da 12 pezzi x 32 IO) | 384 IO (confezione da 12 pezzi x 32 IO) |
| Frame Buffer del sistema tipico | 24 GB (16 GB) / 36 GB (24 GB) | 24 GB | 12 GB | 12 GB |
| Pacchetto modulo | 266 (BGA) | 180 (BGA) | 180 (BGA) | 190 (BGA) |
| Potenza media del dispositivo (pJ/bit) | Da definire | 7.25 | 7.5 | 8.0 |
| Canale IO tipico | PCB (P2P SM) | PCB (P2P SM) | PCB (P2P SM) | PCB (P2P SM) |
L’azienda prevede che la solida performance dei suoi prodotti e la capacità di produzione in serie contribuiranno a raddoppiare il fatturato di HBM rispetto all’anno precedente, generando utili stabili. Garantirà inoltre la fornitura tempestiva di HBM4 in conformità con le richieste dei clienti per rimanere competitiva.
Entro quest’anno, SK Hynix inizierà a fornire un modulo basato su LPDDR per server e si preparerà per prodotti GDDR7 per GPU AI con una capacità ampliata da 16 Gb a 24 Gb, nel tentativo di rafforzare la propria leadership nel mercato della memoria AI con la diversificazione dei prodotti.

Con l’avvicinarsi dello standard HBM4 di nuova generazione, che si prepara a rivoluzionare il panorama dell’elaborazione ad alte prestazioni (HPC) e dell’intelligenza artificiale, aziende come NVIDIA e AMD sono pronte a utilizzare queste soluzioni di memoria nei loro prossimi modelli, come le architetture Rubin e MI400. Le forniture iniziali sono già iniziate, con particolare attenzione alla valutazione, a indicare una forte spinta verso l’adozione di questa avanzata tecnologia di memoria. Una recente roadmap per HBM illustra come questi nuovi standard si posizioneranno rispetto alle soluzioni di memoria esistenti e ai cambiamenti architetturali che potrebbero verificarsi.
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