Представлен стандарт памяти следующего поколения HBM4, обеспечивающий более быструю и интеллектуальную обработку данных — расширенная техническая версия

Официальный релиз спецификации памяти HBM4, зафиксированной как JESD270-4 организацией JEDEC, ознаменовал собой важный шаг вперёд в области высокопроизводительных технологий памяти. Являясь очередной вехой в развитии семейства High Bandwidth Memory, HBM4 опирается на архитектурные принципы своих предшественников — в частности, HBM3 — и значительно расширяет возможности по пропускной способности, архитектуре каналов, энергоэффективности и плотности размещения памяти. Эти улучшения направлены на удовлетворение стремительно растущих потребностей в ресурсоёмких сферах, таких как искусственный интеллект, аналитика данных, высокопроизводительные вычисления (HPC) и системы продвинутой визуализации.

Хотя предыдущие поколения HBM уже обеспечивали впечатляющую пропускную способность, HBM4 поднимает планку практически по всем ключевым параметрам. Она обеспечивает скорость передачи данных до 8 гигабит в секунду на каждый контакт по расширенному интерфейсу в 2048 бит. Это даёт теоретическую пиковую пропускную способность до 2 терабайт в секунду (ТБ/с) на одну память-стек — революционный скачок по сравнению с HBM3, где потолок составлял около 819 ГБ/с. Увеличение "сырой" пропускной способности обеспечивает более быстрый доступ к большим массивам данных, минимизирует узкие места в памяти при параллельной обработке и значительно ускоряет выполнение задач, требующих постоянного высокоскоростного доступа к памяти.

Ещё одним крупным архитектурным новшеством HBM4 стало увеличение числа независимых каналов до 32 на стек памяти, что вдвое превышает 16-канальную конфигурацию HBM3. Эти каналы позволяют выполнять более точные операции с памятью, обеспечивают большую параллельность и снижают задержки — особенно в многопроцессорных и многопоточных средах, где конкуренция за доступ к памяти может существенно снижать производительность. Увеличенное число каналов позволяет более эффективно чередовать рабочие нагрузки, улучшая распределение данных по физическим каналам и повышая общую эффективность.

HBM4 также вводит усовершенствованную архитектуру управления питанием. Она поддерживает динамическое изменение входных напряжений, позволяя точно регулировать значения VDD и VDDQ в зависимости от интенсивности рабочей нагрузки. Такая гибкость обеспечивает адаптивное энергопотребление, повышая энергоэффективность как в режиме пиковой нагрузки, так и в состоянии простоя. Эти оптимизации особенно важны для систем, работающих в условиях тепловых ограничений или чувствительности к энергопотреблению, таких как ускорители ИИ в центрах обработки данных или встраиваемые устройства высокопроизводительных вычислений на периферии.

С точки зрения физической интеграции, HBM4 по-прежнему поддерживает упаковку в форматах 2.5D и 3D, используя сквозные кремниевые переходы (TSV) и микропайки для вертикальной укладки кристаллов DRAM. Спецификация допускает до 16 кристаллов в одном стеке, причём каждый кристалл может иметь плотность 24 или 32 гигабита, что позволяет достичь общей ёмкости до 64 гигабайт на стек. Такая высокая плотность подходит для систем с ограниченным пространством и обеспечивает колоссальные объёмы встроенной памяти, что критично для приложений, зависящих от объёмов памяти, таких как обучение больших языковых моделей, моделирование динамики жидкостей и высокоточная визуализация.

Совместимость — ещё один важный аспект HBM4. Несмотря на масштабные обновления, стандарт сохраняет поддержку интерфейсов контроллеров предыдущих поколений, упрощая внедрение и снижая инженерные затраты при переходе на новую технологию памяти. Такая обратная совместимость позволяет использовать HBM4 в модернизированных версиях существующих платформ, сокращая время вывода на рынок и обеспечивая повторное использование существующих архитектур.

Укреплены и функции надёжности. В частности, HBM4 включает механизм Directed Refresh Management — системный подход к управлению обновлением строк, минимизирующий риск сбоев от эффекта "row hammer" и потери удержания данных. Эта функция обеспечивает стабильность памяти во времени и при высокочастотных операциях доступа, что особенно важно для научных вычислений, финансового моделирования и непрерывных систем ИИ-инференции.

Разработка HBM4 велась в сотрудничестве между производителями полупроводников, поставщиками облачной инфраструктуры гипермасштаба, разработчиками ИИ-чипов и производителями графического оборудования. Эти участники, реагируя на растущие потребности в обработке данных, стремились к тому, чтобы новый стандарт обеспечивал не только высокую производительность, но и соответствовал системным требованиям современных вычислительных сред.

По мере того как модели искусственного интеллекта продолжают увеличиваться в размерах и сложности — зачастую превышая сотни миллиардов параметров — роль систем памяти в обеспечении эффективности обучения и инференции становится всё более ключевой. HBM4 напрямую решает эти задачи, обеспечивая высокоскоростной и низкозадерживающий доступ к большим матрицам параметров и промежуточным буферам вычислений. Это способствует более быстрому схождению в процессе обучения и снижению задержек при инференции, улучшая отклик и возможности ИИ-систем.

Для графической индустрии HBM4 предоставляет беспрецедентный запас по пропускной способности для рендеринга в реальном времени в 8K, продвинутых шейдерных вычислений, задач виртуальной и дополненной реальности, а также ИИ-улучшенных визуальных процессов. Высокая плотность производительности и модульная архитектура делают HBM4 стратегически важным компонентом для графических процессоров нового поколения и специализированных ускорителей.

В целом, HBM4 — это не просто эволюционное продолжение предыдущих поколений памяти, а глубокое переосмысление архитектуры, созданное в ответ на вызовы новой эпохи вычислений. С каждым витком технологического развития растут требования к объёму, скорости и энергоэффективности обработки данных — и именно HBM4 предлагает сбалансированное решение, способное удовлетворить эти запросы. Существенное увеличение пропускной способности, усовершенствованная организация каналов передачи данных, более высокая плотность размещения и сниженное энергопотребление делают эту память идеальной для применения в высокопроизводительных системах, включая искусственный интеллект, суперкомпьютеры и графические решения будущего.

HBM4 не только улучшает технические характеристики, но и открывает возможности для новых архитектур вычислений, где память и логика тесно интегрированы. Это способствует созданию компактных, масштабируемых и более эффективных вычислительных платформ, способных обрабатывать огромные объёмы информации в реальном времени. Именно поэтому HBM4 уже рассматривается как ключевой элемент для построения ИИ-ускорителей, платформ для обработки больших данных и систем, работающих в условиях жёстких ограничений по энергопотреблению и задержкам.