Samsung prepara HBM4E de 8 capas para la memoria personalizada de NVIDIA

Samsung estaría desarrollando para NVIDIA una memoria HBM4E de 8 capas, con una velocidad objetivo de hasta 18 Gbps y posible debut en la GPU de inteligencia artificial Rubin Ultra.
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• Samsung trabaja en una HBM4E de 8 capas solicitada por NVIDIA para su memoria personalizada NVHBM.
• NVIDIA busca velocidades de 17 a 18 Gbps, por encima de los 14 Gbps de velocidad estable de las primeras muestras HBM4E de Samsung.
• Rubin Ultra podría ampliar su interconexión desde configuraciones de 72 hasta un máximo de 576 GPU para compensar una menor capacidad de memoria por GPU.

Samsung prepara una memoria HBM4E de 8 capas para NVIDIA, que busca elevar la velocidad de transmisión y simplificar la fabricación de su solución personalizada NVHBM. El diseño podría utilizarse por primera vez en Rubin Ultra, una GPU de inteligencia artificial cuyo lanzamiento está previsto para 2027.

Samsung adapta el diseño a la estrategia de NVIDIA

Samsung Electronics está desarrollando una memoria HBM4E de 8 capas a petición de NVIDIA, de acuerdo con información divulgada el 28 de agosto por Finance Huo Xing, que citó al Seoul Economic Daily. El componente estaría destinado a NVHBM, la memoria de alto ancho de banda personalizada que NVIDIA prepara para sus próximos sistemas de inteligencia artificial. La propuesta representaría un cambio frente a los diseños HBM4E de Samsung divulgados hasta ahora, incluido el de 12 capas utilizado en sus primeras muestras.

La memoria HBM, o memoria de alto ancho de banda, apila varias capas de chips DRAM para aumentar el flujo de datos disponible para un procesador. En aplicaciones de inteligencia artificial, esa capacidad resulta crucial porque las GPU deben mover grandes volúmenes de información entre la memoria y las unidades de cómputo, especialmente durante el entrenamiento y la ejecución de modelos avanzados. Reducir las capas no significa necesariamente abandonar el rendimiento, pues NVIDIA estaría priorizando una transmisión más rápida y una arquitectura con mayor colaboración entre GPU.

Según la información citada, NVIDIA estableció para esta versión una velocidad objetivo de entre 17 y 18 Gbps. Esa meta supera aproximadamente entre 21% y 29% la velocidad estable de 14 Gbps comunicada para las primeras muestras HBM4E de Samsung, aunque la compañía indicó que ese diseño podía escalar hasta 16 Gbps. El planteamiento sugiere que el fabricante de GPU pretende compensar una menor capacidad individual con un sistema capaz de intercambiar datos con mayor rapidez.

El diseño de 8 capas también puede reducir la complejidad de varias etapas de producción. Samsung tendría que afrontar menos exigencias en el adelgazamiento de obleas, el apilamiento preciso de los componentes y el empaquetado posterior, procesos que requieren un alto nivel de control técnico. Al disminuir esas presiones, la compañía podría mejorar el rendimiento de fabricación y ampliar su capacidad de suministro, dos factores relevantes para un mercado que necesita grandes volúmenes de memoria especializada. Estos son posibles efectos técnicos del diseño, no resultados de producción confirmados para esta versión.

Rubin Ultra ampliaría la cooperación entre GPU

La primera implementación de NVHBM estaría prevista para Rubin Ultra, una GPU de inteligencia artificial de NVIDIA cuyo lanzamiento está previsto para la segunda mitad de 2027. La arquitectura asociada a ese producto podría ampliar la escala de interconexión desde sistemas de 72 GPU hasta un máximo de 576 GPU, según la información disponible sobre Vera Rubin Ultra. Esa expansión cambiaría el equilibrio del sistema, porque el rendimiento dependería cada vez más de la comunicación coordinada entre numerosos procesadores.

Una mayor cantidad de GPU interconectadas permitiría repartir las tareas de cómputo y compartir datos a alta velocidad entre distintos componentes del sistema. En ese escenario, cada GPU podría disponer de menos memoria, pero el conjunto tendría más capacidad de procesamiento y una red de comunicación más amplia para coordinar sus operaciones. La estrategia explicaría por qué NVIDIA podría aceptar una configuración de 8 capas, siempre que la velocidad de transmisión y la interconexión compensen la reducción de capacidad por unidad.

El cambio también refleja una decisión de diseño con consecuencias para el empaquetado y la disponibilidad de los componentes. Las pilas con más capas ofrecen una mayor densidad de memoria en cada paquete, pero pueden elevar las dificultades de fabricación y aumentar la presión sobre los rendimientos de producción. Una solución de 8 capas, combinada con cientos de GPU conectadas, busca trasladar parte de esa exigencia desde el paquete individual hacia la arquitectura completa del sistema.

La meta de hasta 576 GPU no implica que todos los productos Rubin Ultra vayan a utilizar exactamente esa configuración, ya que se trata de una escala máxima descrita para la arquitectura. Sin embargo, el dato muestra la dirección tecnológica que NVIDIA estaría explorando para sus sistemas de inteligencia artificial. En lugar de depender únicamente de una mayor densidad de memoria en cada GPU, la empresa podría apoyarse en enlaces de alta velocidad y en una coordinación más intensa entre procesadores.

La capacidad integral de Samsung gana relevancia

Samsung cuenta con capacidades de extremo a extremo en el diseño y la fabricación de DRAM, chips lógicos y die base, según la información divulgada. Esa integración le permitiría ofrecer una solución completa para una memoria HBM personalizada, en lugar de limitarse a producir una parte específica del paquete. Para NVIDIA, trabajar con un proveedor que controle varias etapas puede facilitar la adaptación del producto a sus requisitos de velocidad, estructura y empaquetado.

El die base cumple una función central al conectar las capas de memoria con el sistema que las utiliza, mientras que los chips lógicos ayudan a gestionar la comunicación y el funcionamiento del conjunto. El control sobre esos elementos puede dar a Samsung mayor margen para ajustar la arquitectura de NVHBM a las necesidades de Rubin Ultra. La información disponible no detalla contratos, volúmenes ni fechas de producción masiva, por lo que esos aspectos todavía no pueden darse por confirmados.

Samsung ha comunicado velocidades de hasta 16 Gbps para sus muestras HBM4E de 12 capas. Esa capacidad podría favorecer a la compañía mientras NVIDIA evalúa un diseño con una tasa objetivo superior y menos capas, aunque el reporte no presenta una comparación completa entre proveedores ni confirma una adjudicación definitiva. La posible colaboración, por tanto, debe entenderse como un desarrollo solicitado y en curso, no como una producción comercial ya asegurada.

La evolución de NVHBM muestra que la carrera por la memoria para inteligencia artificial no depende de una sola métrica. La cantidad de capas, la velocidad de transmisión, la precisión del apilamiento, el empaquetado y la capacidad de interconectar GPU forman parte de una misma ecuación industrial. Si Samsung logra cumplir el objetivo de 17 a 18 Gbps con un diseño de 8 capas, sus capacidades integradas podrían atraer una atención todavía mayor en la próxima generación de aceleradores de NVIDIA.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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