SKハイニックスは、人工知能チップに対する急速に成長する市場需要を満たすように設計された、最大48GBの単一メモリ容量と最大16Gbpsのデータ転送速度を備えた新世代HBM4E高帯域幅ビデオメモリ製品のサンプルを主要顧客に送ったと発表した。
生成 AI と大型モデルの推進により、世界のデータセンターにおける高帯域幅メモリの需要が劇的に増加しており、DRAM メーカーは新世代製品の開発を加速する必要に迫られています。 SK ハイニックスは、HBM4E のサンプル納品時間の点でライバルのサムスンと競合しており、次世代 AI データセンター プラットフォーム向けのソリューションをパートナーに最初に提供したいと考えています。レポートによると、これらの HBM4E は主に、将来の AI サーバー市場の重要な収益源と見なされている、NVIDIA Rubin Ultra や AMD Instinct MI500 などのハイエンド AI アクセラレーション プラットフォームをターゲットとしていることが示されています。
報道によると、SK ハイニックスは今年の Computex 2026 でこの世代の HBM4E をプレビューし、最大 48GB、12 層スタックパッケージ、シングルピン最大 16Gbps レートなどの重要な仕様を示しました。前世代の製品と比較して、HBM4E はパフォーマンスとエネルギー効率を大幅に向上させ、AI のトレーニングと推論時のメモリ帯域幅のボトルネックをさらに軽減することを目指しています。同時に、サムスンは展示会中に HBM4E とそれに続く HBM5 テクノロジーのルートもデモンストレーションし、HPB (ヒート パス ブロック) などの新しい放熱パス設計を通じて、非常に高い電力消費シナリオにおける高帯域幅ディスプレイの安定性を向上させることを提案しました。
記事に記載されている比較データによると、48GB 容量レベルでは、HBM4E は 12-Hi スタッキング構造を使用していますが、HBM4 のピーク仕様は 16-Hi に相当し、HBM3E は 12-Hi です。新世代の製品は、積層密度と効率の両方の点で向上しています。48GB 12-Hi ソリューションでは、単一チップの積層密度が約 1.5 倍に増加し、帯域幅効率も大幅に向上しました。この表は、HBM4E が、より重い AI ワークロードのニーズを満たすために 1.2V の動作電圧を維持しながら、より高いピンごとの帯域幅と全体の帯域幅の目標を達成していることを示しています。
SKハイニックスはプレスリリースで、高帯域幅メモリの開発と量産の経験から恩恵を受け、計画通り12層積層型HBM4Eサンプルを主要顧客に提供したと述べた。同社は、パートナーと緊密に連携して、AI インフラストラクチャのアップグレードのペースに合わせて適切な時点で HBM4E の量産を確実に行うことを強調しました。公式情報によると、この世代の製品はピンあたり 16Gbps のデータ処理速度を達成でき、全体の電力消費効率は前世代より 20% 以上向上しており、AI のトレーニングおよび推論時の単位消費電力あたりの実効計算能力の向上に役立ちます。
インターフェイスと回路設計の点で、HBM4E は最新世代のインターフェイス仕様と最適化された内部アーキテクチャを通じてデータ送信遅延を削減し、非常に高帯域幅の環境でも安定した動作を保証します。これは、クラウド AI データ センターや大規模な高性能コンピューティング システムの場合、より高密度で高速な AI アクセラレータ カードの導入を同じキャビネットと冷却条件下で実行できることを意味し、それによって全体のコンピューティング電力密度が向上します。
パッケージング技術の面では、SKハイニックスはHBM4E向けにAdvanced MR-MUFテクノロジーを導入し、パッケージング構造の安定性を考慮しながら12層スタック構造で48GBの容量を実現しました。公式の紹介によると、前世代の HBM4 と比較して、HBM4E は耐熱性が約 17% 向上しています。これは、高負荷下で動作し続ける AI ノードにとって重要であり、高温環境下でグラフィックス メモリ チップの長期信頼性を維持するのに役立ちます。より高い熱耐性とよりコンパクトなスタッキング設計を組み合わせた新製品は、高密度化が進む AI サーバー システム設計の現在の傾向により適しています。
SK ハイニックスはこれまで、HBM3、HBM3E、および HBM4 の量産および供給において豊富な経験を蓄積し、カスタマイズおよび最適化された高帯域幅ストレージ ソリューションを多数のクラウド サービス プロバイダーおよび GPU メーカーに提供してきました。同社は、これに基づいてHBM4Eを通じて次世代AIインフラストラクチャの構築を引き続きサポートし、業界チェーンパートナーと協力してAIシステムにおける一般的なメモリ帯域幅のボトルネック問題を軽減すると述べた。世界的に激化する生成 AI の「コンピューティングパワー軍拡競争」の文脈において、HBM4E は、今後数年間の AI 固有のチップとデータセンター プラットフォームの競争における重要な基盤技術の 1 つとみなされています。