- 高い実装および製造コストは、増加した帯域幅、ボードスペースの節約、および省電力性によって相殺される。
- Generative AI（Gen AI）は、主に大規模言語モデル（LLM）の指数関数的成長に基づいて構築され、現在のコンピューティング技術の主要なドライバーの1つである。
- HBMは、高性能の3DスタックSDRAMアーキテクチャに基づいており、HBM3Eを通じて高い帯域幅と高い容量を効率的なフットプリントで実現できる。
- HBM4は、データラインを2,048に倍増し、HBM4デバイスあたりの帯域幅を1.6 TB/sに引き上げ、GPUが8つのHBM4デバイスを持つと、累積メモリ帯域幅が13 TB/sを超える。
- HBM4は、AIトレーニングハードウェア向けの理想的なメモリソリューションになるでしょう。
私の考え：
AIトレーニングアプリケーション向けには、HBMの利点が優れており、帯域幅の性能は卓越しているため、高い実装および製造コストはボードスペースと電力の節約と引き換えにできる。HBM4は、高い帯域幅機能を提供することでシステムデザイナーに最適な省電力をもたらすでしょう。HBM4がAIトレーニング用の理想的なソリューションになりつつあります。
元記事: https://semiengineering.com/hbm4-feeds-generative-ais-hunger-for-more-memory-bandwidth/