تحول حافظه های HBM؛ نوآوری های سامسونگ در عصر هوش مصنوعی

خلاصه اجرایی

پیش‌بینی‌ها و سرمایه‌گذاری‌های بزرگ روی تراشه‌های حافظه در جریان است. مدیران بخش Device Solutions سامسونگ می‌گویند سفارش‌ها تا سال‌های 2026 و 2027 روند صعودی خواهند داشت و شرکت در موقعیتی است که بتواند از این فرصت سود ببرد.

چه تغییری رخ داده است؟ پاسخ ساده و بلند است: هایپرسکیلرها (hyperscalers) که ابرهای عظیم هوش مصنوعی می‌سازند. این شرکت‌ها حافظه را با حجم‌هایی خریداری کرده‌اند که کمتر کسی پیش‌بینی کرده بود. قیمت‌ها افزایش یافت، عرضه تنگ‌تر شد و در نتیجه سود قابل‌توجهی نصیب تولیدکنندگان عمده حافظه شد و رقابت و شتاب برای افزایش ظرفیت تولید آغاز شد.

رشد تقاضا و تاثیر آن بر بازار حافظه

سامسونگ از این موج سود برده است. تقاضای قوی برای HBM3E فروش این شرکت را در سه‌ماهه سوم افزایش داد و این روند تا سه‌ماهه چهارم نیز ادامه پیدا کرد. اکنون تمرکز شرکت به سمت HBM4 معطوف شده است. برنامه‌های تولید انبوه برای اولین فصل سال هدف‌گذاری شده‌اند و سامسونگ می‌گوید محموله‌های اولیه به مشتریان عملکرد رضایت‌بخشی نشان داده‌اند.

دلایل افزایش تقاضا

• گسترش سریع بارهای کاری هوش مصنوعی بزرگ (AI) که نیاز به پهنای باند بالا و تأخیر کم دارند.
• سرمایه‌گذاری عظیم هایپرسکیلرها در مراکز داده و زیرساخت‌های محاسباتی اختصاصی AI.
• تمایل به کاهش مصرف انرژی در مراکز داده و بهبود کارایی حرارتی سخت‌افزار.

پیامدهای بازار

وقتی سفارش‌ها افزایش می‌یابد، قیمت‌ها غالباً بالا می‌روند و عرضه سریعاً کاهش پیدا می‌کند. برای تولیدکنندگان حافظه مانند سامسونگ، این وضعیت فرصت کسب درآمد بالاتر و توجیه سرمایه‌گذاری در فناوری‌های تولید پیشرفته و خطوط تولید جدید را فراهم می‌کند.

فناوری‌های کلیدی پشت علامت‌های تجاری HBM

ورای برچسب‌ها، پیشرفت‌های مهندسی مشخصی وجود دارد که نقش مرکزی در ارتقای عملکرد HBM بازی می‌کنند. دو پیشرفت فنی برجسته که سامسونگ به آن‌ها اشاره کرده است عبارتند از اتصال هیبریدی (hybrid bonding) و روش‌های جدید انباشتن عمودی مانند zHBM.

مطلب مرتبط

ادامه مطلب

تقاضای بی سابقه حافظه HBM در ابرمحاسبات: سامسونگ و آینده HBM4

مقدمه شرکت‌های عظیم ابری حافظه را مانند طلا می‌خرند. سفارش‌ها از سمت هایپراسکیلرها (hyperscalers) به حدی...

اتصال هیبریدی برای مجموعه‌های HBM

یکی از تغییرات کلیدی، استفاده از hybrid bonding در ساخت پشته‌های HBM است. با تغییر روش اتصال لایه‌ها به یکدیگر، سامسونگ گزارش می‌دهد که مقاومت حرارتی برای پشته‌های 12H و 16H حدود 20٪ کاهش یافته است. نتایج آزمایشگاهی نیز نشان داده است که دمای بسته در آزمایش‌های پایه‌ای تقریباً 11٪ کاهش یافته است. این کاهش دما اهمیت دارد: پشته‌های خنک‌تر می‌توانند سرعت‌های بالاتری را حفظ کنند و طول عمر بیشتری داشته باشند.

چرا مقاومت حرارتی پایین‌تر مهم است؟

• کاهش دما به معنای تلفات کمتر در سیگنال و حفظ پایدارتر نرخ‌های انتقال بالا است.
• دمای عملیاتی پایین‌تر به کاهش نرخ خطا و بهبود طول عمر ماژول‌ها کمک می‌کند.
• بهبود کارایی حرارتی می‌تواند هزینه‌های خنک‌سازی در مراکز داده را کاهش دهد و مصرف انرژی کلی را پایین بیاورد.

zHBM: انباشتن عمودی روی محور Z

موضوع دیگر، zHBM است؛ روشی برای انباشتن دی‌ها (dies) در جهت محور Z. این طراحی عمودی پتانسیل افزایش چشمگیر پهنای باند و کاهش مصرف انرژی را دارد. بنا به اعلام سامسونگ، مزیت‌ها می‌تواند تا چهار برابر افزایش پهنای باند و کاهش مصرف برق حدود 25٪ باشد — ترکیبی که مراکز پردازش هوش مصنوعی به شدت طالب آن هستند.

مزایای فنی zHBM

1. کوتاه‌تر شدن مسیرهای سیگنال و اتصالات داخلی که باعث کاهش تأخیر می‌شود.
2. افزایش چگالی I/O که پهنای باند کلی را به طرز چشمگیری بالا می‌برد.
3. بهینه‌سازی مصرف انرژی به دلیل کاهش افت‌ولتاژ و بهبود عملکرد توان در هر بیت منتقل ‌شده.

HBM4 و برنامه‌های تولید انبوه

سامسونگ اکنون تمرکز خود را روی HBM4 قرار داده است. برنامه‌ریزی برای تولید انبوه در فصل اول سال هدف‌گذاری شده و گزارش‌ها حاکی از آن است که محموله‌های اولیه به مشتریان عملکرد رضایت‌بخشی ارائه کرده‌اند. HBM4 وعده پهنای باند بالاتر، تراکم بیشتر و عملکرد حرارتی و مصرف توان بهتر را می‌دهد که برای نسل بعدی شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی حیاتی است.

چالش‌های تولید

تولید HBM4 در مقیاس انبوه با چالش‌هایی همراه است که باید مدیریت شوند:

• نیاز به تجهیزات و فرآیندهای لیتوگرافی دقیق‌تر برای تولید دی‌ها با چگالی بالاتر.
• مدیریت حرارت و اطمینان از یکپارچگی اتصال بین لایه‌ها در تولید انبوه.
• هماهنگی زنجیره تامین برای مواد خام پیشرفته و ظرفیت بسته‌بندی تخصصی.

طراحی‌های سفارشی HBM و ادغام محاسباتی در حافظه

سامسونگ در حال بررسی طراحی‌های سفارشی HBM است که قابلیت‌های محاسباتی را داخل خود حافظه جاسازی می‌کنند و مرز بین ذخیره‌سازی و پردازش را کم‌رنگ می‌کنند. این مفهوم که با اصطلاحاتی مانند PIM (پردازش در حافظه — Processing-In-Memory) شناخته می‌شود، هدفش کاهش تأخیر، افزایش کارایی انرژی و بهبود عملکرد برای بارهای کاری خاص است.

مطلب مرتبط

ادامه مطلب

نسخهٔ سریع تر HBM4 سامسونگ با پهنای باند ۳.۳TB/s برای ISSCC 2026

سامسونگ در حال آماده‌سازی برای افزایش عملکرد حافظه است: پس از رونمایی از اولین HBM4 در...

مزایای PIM و HBM با محاسبات درون‌حافظه

• کاهش چشمگیر در تأخیر ناشی از جابه‌جایی داده بین حافظه و شتاب‌دهنده‌ها.
• کاهش پهنای باند مورد نیاز بین حافظه و پردازنده با انجام پردازش‌های ابتدایی در خود ماژول حافظه.
• بهبود کارایی انرژی برای عملیات ماتریسی و محاسبات موازی که در مدل‌های بزرگ AI رایج‌اند.

موارد استفاده هدفمند

این‌گونه طراحی‌ها به‌ویژه برای کارهای تخصصی مانند عملیات برداری بزرگ، محاسبات ماتریسی در شبکه‌های عصبی، فشرده‌سازی و رمزگذاری/رمزگشایی داده‌ها و الگوریتم‌های جستجو می‌تواند مزیت رقابتی ایجاد کند.

اثر بر عملکرد، مصرف انرژی و دوام

بهبودهای مهندسی در HBM، از جمله hybrid bonding و zHBM و همچنین طراحی‌های PIM، می‌تواند اثرات زیر را در سطح سیستم داشته باشد:

• افزایش پهنای باند موثر برای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی که نیاز به تبادل عظیم داده‌ها دارند.
• کاهش مصرف انرژی برای هر عملیات که منجر به هزینه‌های عملیاتی پایین‌تر در مراکز داده می‌شود.
• پایداری عملکرد در سطوح فرکانسی بالاتر و کاهش نرخ خطا به دلیل مدیریت حرارت بهتر.

چگونه این تغییرات به تسریع توسعه مدل‌ها کمک می‌کنند؟

مدل‌های نسل بعدی هوش مصنوعی اغلب نسبت به پهنای باند حافظه و تأخیر حساس هستند. افزایش پهنای باند و کاهش تأخیر به معنی توانایی اجرای لایه‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تر مدل‌ها در زمان کوتاه‌تر و با مصرف انرژی کمتر است. به عبارت دیگر، حافظه دیگر فقط نقش ذخیره‌سازی را بازی نمی‌کند بلکه به بخشی از زیرساخت محاسباتی تبدیل می‌شود که می‌تواند محدودیت‌های عملکردی را از میان بردارد.

چشم‌انداز سفارشات و بازار در 2026–2027

سامسونگ انتظار دارد سفارش‌ها در سال‌های 2026 و 2027 قوی باقی بمانند. راننده اصلی این انتظار، بارهای کاری هوش مصنوعی در حال گسترش است که نیاز به پهنای باند بیشتر، کارایی حرارتی بهتر و مصرف توان پایین‌تر دارند. این تقاضا از سمت هایپرسکیلرها و اپراتورهای بزرگ مراکز داده ادامه خواهد یافت.

عوامل اقتصادی و تقاضای بلندمدت

• سرمایه‌گذاری مداوم در آموزش و استقرار مدل‌های بزرگ AI توسط شرکت‌های فناوری بزرگ.
• نیاز متمرکز به سخت‌افزار تخصصی مانند شتاب‌دهنده‌های مبتنی بر GPU/TPU که وابستگی‌شان به حافظه پهن‌باند بالا است.
• پویایی قیمت و ظرفیت عرضه که می‌تواند دوره‌های نوسانی در بازار ایجاد کند اما روند کلی را صعودی نگه دارد.

مواضع رقابتی و مزیت‌های سامسونگ

سامسونگ به عنوان یکی از بازیگران بزرگ بازار حافظه از چند مزیت رقابتی برخوردار است: یکپارچگی عمودی در زنجیره تامین، سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه، ظرفیت تولید در مقیاس بزرگ و تجربه در فناوری بسته‌بندی پیشرفته. این عوامل به شرکت کمک می‌کنند سریع‌تر به تقاضای بازار پاسخ دهد و نوآوری‌های فنی را به محصولات تجاری تبدیل کند.

مطلب مرتبط

ادامه مطلب

سامسونگ و افزایش تولید حافظه HBM برای موج هوش مصنوعی

سامسونگ با سرعت در حال گسترش تولید حافظه پهن‌باند بالا (HBM) خود است تا به تقاضای...

نقاط افتراق (Differentiators)

• تسلط بر فناوری‌های بسته‌بندی و اتصال لایه‌ای مانند hybrid bonding.
• توانایی تولید پشته‌های HBM با تعداد لایه‌های بالا (12H، 16H و بیشتر).
• همکاری نزدیک با مشتریان هایپرسکیل و شتاب‌دهنده‌های محاسباتی برای تطبیق مشخصات فنی با نیازهای عملیاتی واقعی.

ریسک‌ها و موانع پیش‌رو

اگرچه چشم‌انداز مثبت است، اما مجموعه‌ای از ریسک‌ها و موانع می‌تواند بر مسیر رشد تأثیر بگذارد:

• تنگنای زنجیره تامین مواد خام و تجهیزات اختصاصی بسته‌بندی.
• رقابت فشرده از سوی سایر تولیدکنندگان حافظه که ممکن است با سرمایه‌گذاری‌های بزرگ به بازار بازگردند.
• سرعت تغییر مشخصه‌های فنی در دنیای شتاب‌دهنده‌های AI که ممکن است نیازمندی‌ها را سریع‌تر از توان تولید تغییر دهد.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

بنابراین، سامسونگ انتظار سفارش‌های قوی در 2026 و 2027 را دارد و علت اصلی آن توسعه روزافزون بارهای کاری هوش مصنوعی است که به پهنای باند بالاتر و کارایی حرارتی و انرژی بهتر نیاز دارند. آیا این پیشرفت‌های حافظه می‌توانند مانع گلوگاه برای مدل‌های نسل بعدی شوند؟ پاسخ قطعی نیازمند زمان و مشاهده پیاده‌سازی در مقیاس واقعی است، اما واضح است که حافظه به سرعت به بازیگر اصلی در رقابت تسلیحاتی هوش مصنوعی تبدیل می‌شود.

نکات کلیدی برای دنبال‌کردن:

• پیشرفت تولید انبوه HBM4 و نرخ عرضه آن در بازار.
• گسترش استفاده از zHBM و hybrid bonding در محصولات تجاری.
• پیشرفت طراحی‌های PIM و تاثیر آن‌ها بر معماری مراکز داده AI.

پیشنهاد برای خوانندگان فنی و تصمیم‌گیرندگان

برای مهندسان، معماران مراکز داده و تصمیم‌گیرندگان در کسب‌وکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، پیگیری تحولات HBM از منظر فنی و تجاری حیاتی است. سرمایه‌گذاری در سازگاری معماری سیستم‌ها با حافظه‌های پهن‌باند جدید، می‌تواند در کوتاه‌مدت هزینه‌بر باشد اما در میان‌مدت منجر به کاهش هزینه اجرا و بهبود عملکرد مدل‌ها خواهد شد.

اقدامات توصیه‌شده

1. ارزیابی نیازهای پهنای باند فعلی و آتی بارهای کاری AI و تطبیق طراحی سرور و شتاب‌دهنده‌ها بر اساس آن.
2. همکاری با تأمین‌کنندگان حافظه برای برنامه‌ریزی ظرفیت و دریافت نمونه‌های اولیه برای تست عملیاتی.
3. سرمایه‌گذاری در تست‌های حرارتی و مدیریت توان برای بهره‌برداری بهینه از پشته‌های HBM پیشرفته.

در مجموع، حافظه دیگر یک مؤلفه پس‌زمینه نیست؛ بلکه به عنصری کلیدی در معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی تبدیل شده است. دنبال کردن روندهای HBM، zHBM، hybrid bonding و طراحی‌های مبتنی بر پردازش در حافظه برای هر سازمانی که در حوزه هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کند، ضروری است.

مطلب مرتبط

ادامه مطلب

سامسونگ و HBM4؛ قبولی با نمره بالا در آزمون های انویدیا

حافظهٔ نسل بعدی سامسونگ تحت عنوان HBM4 ظاهراً یک نقطهٔ عطف مهم را پشت سر گذاشته...