MediaTek が Google の第 8 世代 TPU プロジェクトに正式に参加するにつれて、人工知能エコシステムにおけるその役割は常に強化され、カスタマイズされたチップ ソリューションの分野での技術蓄積と市場への影響力がさらに強固になります。MediaTek の CEO、Cai Lixing は最近、公開イベントで、コンピューティング能力、メモリのボトルネック、相互接続の効率、高度なパッケージング技術など、XPU 開発が直面する 4 つの主要な技術的課題について系統的に詳しく説明しました。
で、メモリは、システムのパフォーマンスとコスト構造に影響を与える重要な変数となっています。現在、XPU 部品表の最大 50% を占めており、ソリューション全体のコストとパフォーマンスにおけるメモリの決定的な役割が浮き彫りになっています。
Cai Lixing 氏は、AI トレーニング タスクは依然として主に HBM (高帯域幅メモリ) に依存しているものの、市場の需要が徐々にカスタマイズと高性能推論へと進化するにつれて、AI 推論が次の重要な成長エンジンになりつつあると指摘しました。
この傾向の下では、DDR DRAM はその高密度性とコスト効率の高さから推論シナリオでより広く使用されることが予想されますが、SRAM は特定の選択的なシナリオ用に確保されることになります。これにより、SKハイニックスやサムスンなどのメモリ大手も関連技術の配置を加速させた。
その中でSKハイニックスは、「AI-N P」(性能)、「AI-N B」(帯域幅)、「AI-N D」(密度)を3つの主要な技術方向として、「AI-N」シリーズ製品ラインを中心とした多次元レイアウトを開始した。SLC NANDフラッシュメモリソリューション、NVIDIAと連携した高帯域フラッシュメモリ（HBF）、大容量かつ低消費電力の要求に応えるデータセンターソリューションに対応し、増大するAI推論負荷に対して差別化された技術サポートの提供に努めます。
サムスンはインメモリコンピューティングの分野でのレイアウトを継続しています。 Samsung は、2021 年という早い時期に、統合 AI 処理機能を備えた業界初の HBM - HBM-PIM を発売しました。HBM-PIM は、最大 1.2 TFLOPS の組み込みコンピューティング能力を提供し、メモリ チップ自体が CPU、GPU、ASIC、または FPGA の一部のタスクを実行できるようにします。最近のニュースでは、サムスンが将来の AI アプリケーションで従来の HBM アーキテクチャを段階的に置き換えることを促進する目的で、PIM テクノロジの研究開発に再び注力していると指摘されています。
