Skip to content
Nvidia представила собственную архитектуру памяти NVHBM с контроллером внутри стека
27 августа 16:01 11 Просмотров Новости

Nvidia представила собственную архитектуру памяти NVHBM с контроллером внутри стека

Компания Nvidia анонсировала специализированную архитектуру высокопроизводительной памяти NVHBM, которая обеспечивает на 30% большую пропускную способность и на 15% меньшее энергопотребление по сравнению со стандартными стеками HBM4e. Главным архитектурным отличием стало перенесение контроллера памяти с основного вычислительного кристалла (XPU) непосредственно в базовый кристалл 3D-стека HBM. На процессоре остается только компактный физический интерфейс (PHY). Архитектура памяти Nvidia NVHBM с интегрированным контроллером

Ключевые преимущества новой архитектуры

Интеграция контроллера в стек памяти высвобождает ценную площадь основного кремния — экономия составляет 25–30% площади кристалла XPU. Это пространство можно использовать для размещения дополнительных вычислительных блоков, ориентированных на задачи искусственного интеллекта. По сравнению с эталонным стандартом HBM4e, NVHBM демонстрирует прирост пропускной способности до 30% и снижение энергопотребления до 15%.

Позиционирование в экосистеме

Технология NVHBM не призвана заменять стандартные стеки HBM4e, а служит дополнительным строительным блоком для партнеров, разрабатывающих кастомные ИИ-ускорители. Разработка ведется в рамках программы NVLink Fusion. Первым получателем новой памяти станет подразделение Annapurna Labs компании Amazon, которое занимается созданием собственных процессоров для центров обработки данных.

Контекст анонса

Объявление о NVHBM состоялось 27 августа 2026 года. На тот момент Nvidia демонстрировала мощные финансовые результаты — выручка за квартал составила почти 100 млрд долларов. Переход к архитектуре с интегрированным контроллером памяти отражает общий тренд индустрии на тесную интеграцию вычислений и памяти для преодоления «узкого горлышка» пропускной способности в ИИ-нагрузках. Стек памяти NVHBM рядом с процессором для ИИ-ускорителей

Поделиться

Похожие публикации