SK Hynix demonstrierte auf der Computex 2026 das HBM4E-Speicherbeispiel der nächsten Generation mit hoher Bandbreite und konzentrierte sich dabei auf die GPU-Plattform für KI-Rechenzentren, die von Nvidia, AMD und anderen Herstellern eingeführt werden soll. Da der Umfang generativer und inferenzieller KI-Modelle weiter zunimmt, steigt auch die Nachfrage der Branche nach höherer Bandbreite, größerer Kapazität und energieeffizienterem Speicher. HBM4E gilt als eine weitere wichtige Weiterentwicklung auf Basis von HBM4.
Berichten zufolge verwendet der ausgestellte HBM4E-Einzelchip dieses Mal einen 32-Gbit-Chip, was die Chipdichte im Vergleich zu HBM4 um etwa 33 % erhöht. In Bezug auf die Stapelstruktur kann HBM4E durch 12-Schicht-Stacking eine Kapazität von 48 GB erreichen. Bisher war meist eine 16-Lagen-Stackung erforderlich, um die gleiche Kapazität zu erreichen. Dies bedeutet, dass bei gleichbleibender Kapazität die Verpackungshöhe und -komplexität voraussichtlich reduziert wird und mehr Raum für das Systemdesign bleibt. In Bezug auf die Leistung kann die Single-Pin-Rate von HBM4E bis zu 16 Gbit/s erreichen, was etwa 37 % höher ist als bei HBM4, und die Single-Pin-Bandbreite kann 4 TB/s erreichen, was einen neuen Bandbreitenhöchstwert für diesen Produkttyp darstellt.
Branchenkenner wiesen darauf hin, dass KI-Rechenzentrums-GPUs der neuen Generation wie die NVIDIA Rubin- und AMD MI400-Serie in diesem Jahr sukzessive HBM4-Speicherlösungen übernehmen werden und HBM4E als Upgrade-Richtung für nachfolgende Produkte angesehen wird. SK hynix zeigte vorab HBM4E-Muster auf der Ausstellung und deutete damit an, dass das Unternehmen in der nächsten Phase des HBM-Wettbewerbs aktiv sein wird. Das Unternehmen prognostiziert, dass HBM4E erstmals auf der Nvidia Rubin Ultra GPU erscheinen wird, deren Markteinführung für nächstes Jahr geplant ist. Nachfolgende Produktgenerationen können eine hochdichte Packung mehrerer GPUs und HBM4E-Kerne verwenden, um die Obergrenze der KI-Rechenleistung und Speicherbandbreite weiter zu erhöhen.
Aus der Perspektive der Technologieentwicklung führt HBM4E das iterative Denken der HBM-Familie in Bezug auf Bandbreite und Energieeffizienz fort. Der vorherige HBM3E hat Bandbreiten- und Stromverbrauchsverbesserungen von 1,2 TB/s pro Chip in einer 36-GB-12-Layer-Stack-Konfiguration erreicht, während HBM4 die Pin-Rate und die Gesamtbandbreite in einer 48-GB-16-Layer-Stack-Konfiguration weiter verbessert hat. Die aktuell angekündigten Parameter zeigen, dass HBM4E durch eine höhere Single-Core-Dichte und ein 12-Layer-Stacking-Design bei gleicher 48-GB-Kapazität gleichzeitig Verbesserungen bei Bandbreite und Stromverbrauchseffizienz erzielt und so dazu beiträgt, Speicherengpässe in Hochlastszenarien wie KI-Inferenz und -Training zu lindern.
Zusätzlich zur HBM-Produktlinie stellte SK Hynix im gleichen Zeitraum der Ausstellung auch seine neue gestapelte NAND-Lösung „AI-N B“ für die KI-Ära vor. Diese Lösung basiert auf der Through-Hole-Silicium-Via-Stacking-Idee (TSV) von HBM, um mehrschichtige NAND-Chips vertikal zu stapeln, um die kombinierten Fähigkeiten von „Bandbreite auf HBM-Ebene und Kapazität auf SSD-Ebene“ zu erreichen. Das Ziel besteht darin, ein Speichersystem mit höherem Durchsatz für groß angelegte KI-Inferenzen bereitzustellen und gleichzeitig den Branchendruck zu verringern, der durch das derzeit knappe Angebot an Speicher mit hoher Bandbreite entsteht. Diese Idee weist gewisse Ähnlichkeiten mit den von anderen Herstellern der Branche vorgeschlagenen technischen Pfaden wie HBF und Z-Angle auf. Sie alle versuchen, die Leistungs- und Kostenlücke zwischen Speicher mit hoher Bandbreite und Speicher mit großer Kapazität durch dreidimensionales Stapeln und Hochgeschwindigkeitsverbindungen zu schließen.
Im Hinblick auf client- und terminalseitige Produkte stellte SK Hynix auch eine Reihe neuer Produkte für „AI PC“ vor, darunter 96 GB LPCAMM2-Speichermodule basierend auf dem 1cnm-Prozess. Das Modul übernimmt den LPDDR5X-Standard und hat eine Übertragungsrate von bis zu 9,6 Gbit/s. Es wird erwartet, dass es noch in diesem Jahr mit der AI-PC-Plattform der neuen Generation auf den Markt kommt. Im Bereich Festkörperspeicher stellte das Unternehmen die V9 NAND-Serie vor, die in zwei Partikelformen erhältlich ist: QLC und TLC. Die Kapazität eines einzelnen Chips kann bis zu 2 TB betragen und kann in kompakte cSSD-Produkte verpackt werden. Es konzentriert sich auf Miniaturisierungsdesign und hohe Energieeffizienz und verwendet eine DRAM-freie Architektur, um Kosten und Stromverbrauch weiter zu optimieren.
Insgesamt demonstrierte SK Hynix auf dieser Computex sein komplettes Speicherlayout rund um die beiden Hauptanwendungsrichtungen KI-Rechenzentrum und KI-PC, von HBM4E über gestapeltes NAND bis hin zu hochdichtem LPCAMM2 und V9-NAND-SSD. Im Kontext der gleichzeitigen Explosion der KI-Rechenleistung und des Speicherbedarfs wird eine neue Generation von Speicherprodukten mit hoher Bandbreite, hoher Dichte und geringem Stromverbrauch eine wichtige Unterstützung für GPUs und andere Computerchips zur Leistungsfreisetzung sein. Der erste öffentliche Auftritt des HBM4E-Musters gilt auch als wichtiges Signal für die nächste Runde des HBM-Technologiewettbewerbs.