SKハイニックスは、Nvidia、AMD、その他のメーカーが発売するAIデータセンターGPUプラットフォームに焦点を当て、Computex 2026で次世代HBM4E高帯域幅メモリのサンプルをデモしました。生成および推論 AI モデルの規模が拡大し続けるにつれて、より高い帯域幅、より大容量、よりエネルギー効率の高いストレージに対する業界の需要が高まり続けています。 HBM4E は、HBM4 をベースにしたもう 1 つの大きな進化とみなされます。

報道によると、今回展示されたHBM4Eシングルチップは32Gbチップを採用しており、HBM4と比べてダイ密度が約33％向上しているという。積層構造に関しては、HBM4E は 12 層積層により 48GB の容量を実現できます。以前は、同じ容量を実現するには通常 16 層の積層が必要でした。これは、同じ容量を維持しながら、パッケージの高さと複雑さが軽減され、システム設計の余地が増えることが期待されることを意味します。パフォーマンスの点では、HBM4E のシングルピン レートは最大 16Gbps に達し、これは HBM4 よりも約 37% 高く、シングルピン帯域幅は 4TB/s に達し、このタイプの製品としては新たな高い帯域幅を設定します。

業界関係者らは、今年、NVIDIA RubinやAMD MI400シリーズなどの新世代AIデータセンターGPUが相次いでHBM4メモリソリューションを採用し、HBM4Eはその後の製品のアップグレード方向とみられると指摘した。 SKハイニックスは展示会でHBM4Eのサンプルを先行展示し、HBM競争の次の段階での積極的なレイアウトを示した。同社は、HBM4E は来年発売予定の Nvidia Rubin Ultra GPU に初めて搭載されると予測しています。後続の世代の製品では、複数の GPU と HBM4E コアの高密度パッケージングを使用して、AI コンピューティング能力とメモリ帯域幅の上限をさらに高める可能性があります。

テクノロジーの進化の経路の観点から見ると、HBM4E は、帯域幅とエネルギー効率の観点から HBM ファミリの反復的な考え方を継続しています。以前の HBM3E は、36GB、12 層スタック構成でチップあたり 1.2TB/s の帯域幅と消費電力の向上を達成しましたが、HBM4 では、48GB、16 層スタック構成でピン レートと全体の帯域幅がさらに向上しました。現在発表されているパラメータによると、HBM4E は、同じ 48GB 容量の下で、より高いシングルコア密度と 12 層スタッキング設計により、帯域幅と電力消費効率の同時改善を実現し、AI 推論やトレーニングなどの高負荷シナリオにおけるメモリのボトルネックの軽減に貢献します。

SKハイニックスは、HBM製品ラインに加えて、同展示会期間中にAI時代に向けた新しいスタック型NANDソリューション「AI-N B」も公開した。このソリューションは、HBM のスルーホール シリコン ビア (TSV) スタッキングのアイデアを活用し、多層 NAND チップを垂直にスタックして、「HBM レベルの帯域幅と SSD レベルの容量」の組み合わせ機能を実現します。目標は、現在の高帯域幅ストレージの供給不足による業界の圧力を軽減しながら、大規模な AI 推論用の高スループットのストレージ システムを提供することです。このアイデアは、業界の他のメーカーが提案する HBF や Z アングルなどの技術的パスと一定の類似点があります。それらはいずれも、3 次元スタッキングと高速相互接続を通じて、高帯域幅メモリと大容量ストレージの間のパフォーマンスとコストのギャップを埋めようとしています。

クライアントおよび端末側製品に関しては、SK Hynixは1cnmプロセスに基づく96GB LPCAMM2メモリモジュールなど、「AI PC」向けの新製品も多数展示した。このモジュールはLPDDR5X規格を採用しており、最大9.6Gbpsの伝送速度を実現します。新世代 AI PC プラットフォームを搭載し、今年後半に市場に投入される予定です。固体ストレージ分野では、同社はQLCとTLCの2つの粒子形態で利用可能なV9 NANDシリーズを展示した。単一チップの容量は最大 2TB に達し、コンパクトな cSSD 製品にパッケージ化できます。小型化設計と高いエネルギー効率に重点を置き、DRAMフリーのアーキテクチャを採用することでコストと消費電力性能をさらに最適化しています。

全体として、HBM4E からスタック型 NAND、高密度 LPCAMM2 および V9 NAND SSD まで、SK Hynix は AI データセンターと AI PC という 2 つの主要なアプリケーション方向を中心とした完全なストレージ レイアウトを今回の Computex で実証しました。 AI のコンピューティング能力とストレージの需要が同時に爆発的に増加する中、新世代の高帯域幅、高密度、低消費電力のストレージ製品は、GPU やその他のコンピューティング チップのパフォーマンスを向上させるための重要なサポートとなるでしょう。 HBM4E サンプルの初公開は、HBM 技術競争の次のラウンドへの重要なシグナルともみなされています。