A Samsung áttöri a 16 Gbps-os határt a GTC 2026-on bemutatott HBM4E-vel

A Samsung az Nvidia GTC 2026-ot arra használta fel, hogy előzetesen bemutassa a következő lépcsős AI-memória-útitervét, a HBM4E pedig a vállalat nemrég kereskedelmi forgalomba hozott HBM4 mellett először jelent meg a kiállításon. A vállalat szerint a HBM4 már tömeggyártásban van az Nvidia Vera Rubin platformjához, míg a HBM4E-t a következő generációs adatközponti munkaterhelések nagyobb sávszélességű utódjaként mutatták be.

A Samsung a HBM4-et és a HBM4E-t helyezi GTC-üzenete középpontjába

A Samsung GTC 2026-os standjának középpontjában a HBM4 áll, amely a vállalat szerint már tömeggyártásban van, és amelyet a Nvidia Vera Rubin platformjához terveztek. A Samsung szerint a memória szabványos 11,7 Gbps feldolgozási sebességet biztosít, ami meghaladja az általa idézett 8 Gbps-os iparági alapszintet, és 13 Gbps-ra növelhető.

Az újabb HBM4E a nagyobb előremutató felfedezés. A Samsung elmondta, hogy a GTC 2026-on mutatja be először az alkatrészt, amelynek teljesítménycéljai 16 Gbps per pin és 4,0 TB/s sávszélesség. A vállalat bemutatja a hibrid rézkötési technológiát is, amely elmondása szerint lehetővé teszi, hogy a jövőbeli HBM stackek elérjék a 16 vagy több réteget, miközben a hőtömörítéses kötéshez képest több mint 20%-kal csökkenti a hőellenállást.

A bejelentés a Samsung Nvidia infrastruktúra pályáját is kiszélesíti

A Samsung a memória bejelentését arra használja fel, hogy az Nvidia-központú AI-infrastruktúra szélesebb körű beszállítójaként pozícionálja magát, nem pedig csak HBM-szállítóként. Standjának külön Nvidia-fókuszú szekciójában a Samsung elmondta, hogy a SOCAMM2 szervermemóriát és az Nvidia AI-rendszereihez tervezett PM1763 SSD-tárolót is kiemeli, míg a PM1753 SSD-t az Nvidia BlueField-4 STX referenciaarchitektúrájának részeként mutatja be a Vera Rubin gyorsított tárolási infrastruktúrához.

A Samsung elmondta, hogy a SOCAMM2 már tömeggyártásban van, és alacsony fogyasztású DRAM-alapú szervermemória-modulként jellemezte, amely a következő generációs AI-infrastruktúrát célozza. A tárolók esetében a vállalat szerint a PM1763 a PCIe 6.0-t használja a gyorsabb átvitel és a nagyobb kapacitás érdekében, míg a PM1753-at az energiahatékonyság és a rendszer teljesítménye köré szervezik a következtetési munkaterhelésekhez.

A Samsung a bevezetést az AI gyárhoz és a helyi AI ambíciókhoz köti

Az adatközponti memórián túl a Samsung arra is felhasználja a GTC 2026-ot, hogy kiemelje, hogyan kapcsolódik félvezető- és gyártási tevékenysége az Nvidia AI-szoftver stackjéhez. A vállalat közölte, hogy az Nvidia gyorsított számítási és Omniverse könyvtárakat tervezi használni AI Factory törekvéseinek skálázásához és a digitális-iker alapú gyártás felgyorsításához a memória-, logikai, öntödei és fejlett csomagolási műveletekben.

A Samsung a bejelentést arra is felhasználta, hogy a helyi AI-hardverekről beszéljen. A GTC-n a vállalat elmondta, hogy bemutatja a PM9E3 és PM9E1 NAND-ot az Nvidia DGX Spark számára, valamint az LPDDR5X és LPDDR6 memóriát a prémium kategóriás mobil és edge-AI eszközökhöz. A Samsung szerint az LPDDR5X akár 25 Gbps sebességet is elérhet tűnként, akár 15%-kal alacsonyabb energiafogyasztás mellett, míg az LPDDR6 30-35 Gbps sebességet céloz meg tűnként, hozzáadott energiagazdálkodási funkciókkal a jövőbeli edge-AI munkaterhelésekhez.