Компании

Samsung запускает массовое производство HBM4 для будущих ИИ-ускорителей Nvidia

Samsung, по сообщениям источников, уже в этом месяце начнет массовое производство микросхем памяти шестого поколения HBM4.

Эти передовые чипы высокоскоростной памяти, как утверждается, будут использоваться в следующей платформе ИИ-ускорителей Nvidia под кодовым названием Vera Rubin, запуск которой ожидается до конца года.

Южнокорейские СМИ сообщают, что Samsung может приступить к поставкам HBM4 для Nvidia уже на следующей неделе — на фоне празднования Лунного Нового года. Эта информация согласуется с более ранними данными о графике начала серийного производства. Новые чипы предназначены для графических ускорителей Nvidia Rubin, ориентированных на серверы генеративного ИИ и крупных облачных провайдеров. В последнее время Samsung активно инвестировала в расширение производственных мощностей, связанных с выпуском HBM4.

Если эти сведения подтвердятся, Samsung станет первой компанией, запустившей массовое производство HBM4, и тем самым может опередить SK Hynix — нынешнего мирового лидера по поставкам памяти HBM. Ранее Samsung заметно отставала от SK Hynix в сегментах HBM3 и HBM3E, однако с выходом HBM4 компания, похоже, смогла существенно укрепить свои позиции и восстановить конкурентоспособность.

Современные ИИ-ускорители, включая AMD MI350 и Nvidia B200, используют память пятого поколения HBM3E. В этом сегменте лидируют Micron и SK Hynix, тогда как Samsung занимает более скромную долю рынка. Однако в случае с HBM4 аналитики ожидают, что именно Samsung станет крупнейшим поставщиком.

Ряд источников также утверждает, что чипы HBM4 от Samsung успешно прошли финальные этапы валидации Nvidia, после чего компания разместила заказы на их поставку. Стремясь получить доступ к новой памяти как можно раньше, Nvidia синхронизировала свои планы с графиком запуска массового производства Samsung.

Помимо Nvidia, в будущем HBM4 от Samsung могут использовать и другие технологические гиганты — в частности, Amazon и Google (Alphabet) — в собственных системах ускорителей для задач искусственного интеллекта.

Теги:

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»