Samsung готовит революцию в памяти HBM4 с помощью гибридного соединения

Компания Samsung объявила о планах внедрить технологию гибридного соединения (hybrid bonding) для своей памяти HBM4, что позволит значительно снизить тепловыделение и обеспечить более широкий интерфейс памяти. Об этом стало известно на форуме AI Semiconductor Forum, прошедшем в Сеуле. Гибридное соединение представляет собой метод 3D-интеграции, при котором кристаллы памяти соединяются напрямую, без необходимости использования микроперемычек. Это решение обещает повысить плотность соединений, улучшить теплопередачу и сделать стеки памяти более компактными и эффективными.

Однако, несмотря на потенциальные преимущества, технология гибридного соединения требует дорогостоящего оборудования и увеличивает размеры производственных линий. Это может стать значительным препятствием для некоторых производителей. В отличие от Samsung, ее конкурент SK hynix пока не планирует внедрять эту технологию, рассматривая её как возможный запасной вариант в будущем. Компания продолжает развивать свою текущую технологию MR-MUF, которая позволяет создавать более тонкие стеки памяти, соответствующие стандартам JEDEC для HBM4.

Samsung, обладая собственным производителем оборудования Semes, имеет возможность снизить затраты на внедрение новой технологии, что может дать ей преимущество на рынке памяти. Ожидается, что массовое производство памяти HBM4 с использованием гибридного соединения начнется в 2026 году. Если Samsung удастся успешно реализовать эту технологию, это может существенно изменить баланс сил на рынке высокопроизводительных решений для ИИ и суперкомпьютеров. Гибридное соединение может стать важным шагом в эволюции памяти HBM, открыв новые возможности для обработки данных в масштабах, которые ранее казались невозможными.

Эти изменения в производстве памяти могут не только значительно ускорить вычисления, но и стать ключевым элементом в развитии технологий искусственного интеллекта и суперкомпьютеров. Инновационные решения Samsung обещают предоставить мощные инструменты для решения самых сложных вычислительных задач, что сделает их особенно востребованными в будущем.