hbm4e
SK hynix pokazał HBM4E 48 GB 12-Hi i 4 TB/s. Gęstszy stos ma przyspieszyć kolejną falę akceleratorów AI
Pamięci HBM nie są już dodatkiem do akceleratora. Dziś to one decydują, ile danych GPU jest w stanie przetworzyć bez „zadyszki” i jaką pojemność producent zmieści w tym samym pakiecie. SK hynix na Computex pokazał HBM4E, czyli 48 GB w stosie 12-Hi i deklarowane 4 TB/s przepustowości. Liczby wyglądają imponująco, ale ten segment ma swoją stałą cechę. Świetnie prezentuje się na targowych stoiskach, a później zderza się z uzyskami, temperaturą i kosztami produkcji.
Pamięci Samsung HBM5 z Heat Path Block mają usprawnić chłodzenie i zmniejszyć dystans do SK hynix
W pamięciach HBM przepustowość przestała być jedynym kluczowym parametrem, ponieważ im wyższe stosy i gęstsze upakowanie warstw, tym szybciej pojawiają się problemy z temperaturą oraz stabilnością całego pakietu. Samsung podczas targów Computex 2026 pokazał jednak koncepcję HBM5 z rozwiązaniem Heat Path Block, czyli dodatkową ścieżką odprowadzającą ciepło, umieszczoną między pamięcią i układem graficznym.
Samsung rozpoczął wysyłkę próbek HBM4E do klientów. 48 GB na stos i do 3,6 TB/s dla akceleratorów AI
Wyścig o pamięci HBM zrobił się dla branży AI równie ważny jak premiera kolejnego GPU. Bez odpowiedniej przepustowości nawet najdroższy akcelerator potrafi dławić się na własnym głodzie danych, a wtedy rośnie pobór mocy, koszt platformy i frustracja klientów. Samsung dobrze to widzi, dlatego po starcie komercyjnego HBM4 dorzuca następny ruch i wysyła próbki HBM4E. To jest temat dla producentów serwerów i układów AI.
Samsung HBM4E debiutuje na NVIDIA GTC 2026. 16 Gb/s, 4 TB/s przepustowości i 48 GB na stos dla platformy Rubin Ultra
Targi NVIDIA GTC 2026 to nie tylko pokaz kart graficznych i nowych platform obliczeniowych. Dla producentów pamięci to szansa na udowodnienie, że mają coś do zaoferowania przemysłowi AI. Samsung przyjechał do San Jose z szerokim portfolio i jedną premierą, która przyciąga szczególną uwagę, czyli pamięcią HBM4E, po raz pierwszy pokazaną publicznie. Jeszcze nie trafiła do masowej produkcji, ale pokazuje kierunek podążania następnej generacji infrastruktury AI.
Samsung może wykorzystać proces technologiczny 2 nm do produkcji układów bazowych dla pamięci HBM4E
Rynek pamięci operacyjnej dla akceleratorów sztucznej inteligencji rozwija się bardzo dynamicznie, a konkurencja w tym segmencie stale rośnie. Do najnowszych układów już wkrótce trafi pamięć HBM4, tymczasem w sieci coraz częściej pojawiają się informacje o kolejnej generacji - HBM4E. Według najnowszych doniesień Samsung planuje wykorzystać litografię 2 nm do produkcji układów bazowych dla tej pamięci, aby utrzymać przewagę technologiczną w tym segmencie.
Pamięć dla AI przyspiesza o 60 proc. Rambus pokazał kontroler HBM4E, na który czekają NVIDIA i AMD
Przepustowość pamięci od kilku lat jest jednym z głównych ograniczeń wydajności akceleratorów AI. Im większy model językowy, tym więcej danych procesor musi przetwarzać w krótkim czasie, i tym bardziej widoczna staje się przepaść między możliwościami obliczeniowymi układów a tym, jak szybko pamięć nadąża z dostarczaniem danych. Rambus, firma specjalizująca się w licencjonowaniu IP dla układów scalonych, ogłosiła właśnie kolejny krok w tym wyścigu.
Samsung HBM4E to 13 Gbps na pin i 3,25 TB/s przepustowości. Specyfikacje pamięci siódmej generacji ujawnione
Wyścig o najpotężniejsze pamięci dla akceleratorów AI przyspiesza z każdym miesiącem. Samsung Electronics właśnie ujawnił ambitne plany dotyczące siódmej generacji pamięci typu HBM. W obecnej generacji HBM3E zmagał się z problemami kwalifikacyjnymi, tym razem chce odwrócić losy rywalizacji i jako pierwszy publicznie zaprezentował docelowe parametry HBM4E. Liczby robią wrażenie, a stawka jest wysoka, mają się one znaleźć w akceleratorach NVIDII z rodziny Rubin.
Micron rozpoczął wysyłki próbnych, wydajniejszych kości HBM4 oraz pracuje nad jeszcze szybszymi pamięciami GDDR7
Choć Micron jako ostatni rozpoczął dostawy pamięci GDDR7 dla układów NVIDIA z rodziny Blackwell, nie oznacza to, że pozostaje w tyle za konkurencją. Wręcz przeciwnie - firma poinformowała o pracach nad szybszymi modułami GDDR7 osiągającymi transfer danych do 40 Gb/s, a także rozpoczęła wysyłkę próbek wydajniejszych kości HBM4 o przepustowości 2,8 TB/s. Dodatkowo wiadomo, że firma wraz z TSMC przygotowuje się do opracowania kości HBM4E.
NVIDIA Feynman - nowa architektura dla akceleratorów zadebiutuje w 2028 roku wraz z nową generacją pamięci HBM
NVIDIA, jako lider rynku w projektowaniu układów graficznych, dynamicznie rozwija się w sektorze akceleratorów AI. Niedawno pierwsze układy z rodziny Blackwell trafiły do klientów, a już wiadomo, że prace nad chipami z serii Rubin wyprzedzają harmonogram. Co więcej, w przygotowaniu są także układy Rubin Ultra. Teraz NVIDIA poszła o krok dalej, ujawniając nazwę kolejnej generacji wysokowydajnych procesorów – Feynman.
SK hynix ujawnia pierwsze oficjalne informacje o projekcie pamięci operacyjnych HBM następnej generacji
Obecnie na rynku akceleratorów AI dominują pamięci HBM3 i HBM3E. SK hynix, jako jeden z największych dostawców tego rodzaju pamięci operacyjnej, nie spoczywa na laurach i stale poszukuje nowych, innowacyjnych rozwiązań. Firma właśnie podzieliła się oficjalnymi informacjami dotyczącymi budowy przyszłych kości pamięci 6. i 7. generacji. W ramach tych planów producent zamierza wprowadzić szereg ulepszeń, w tym m.in. przeniesienie kontrolera pamięci operacyjnej do pakietu kości HBM4E.
























20 urodziny PurePC! Mega konkurs z nagrodami. Do wygrania karta graficzna, procesory, RAM, SSD, monitor, peryferia i wiele więcej
Test wydajności 007 First Light - Jaka karta graficzna do tajnych misji? Kuzyn Borewicza ma duże wymagania
Test chińskiej karty graficznej Moore Threads MTT S80 - Niewiele oczekiwałem i jeszcze mniej dostałem. Dramat w trzech aktach
Test wydajności Gothic Remake - Wymagania sprzętowe niczym magiczna bariera? Bez mocnego sprzętu lepiej nie podchodź
Test kart graficznych AMD Radeon RX 9070 GRE vs NVIDIA GeForce RTX 5070 - Trochę za późno, trochę za słabo, trochę za drogo