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#08 HBMとは何か――AI半導体のそばにある積層メモリーの構造・仕組み・需要と供給

HBMは、DRAMのダイを積み重ね、GPUなどの近くで大量のデータをやり取りするメモリーです。保存用のSSDとは役割が異なり、演算器に必要なデータを渡す速さと、保持できる量の両方が重要になります。

GPUの近くにHBMを配置する一般模式図
note記事用の既存図版。タップして拡大できます。4個のHBMは説明用。特定製品の配置ではありません。

FROM THE ARTICLE

本文から、少し読む

AI半導体のニュースでは、「HBMが足りない」「次世代HBMを量産する」「AI需要でHBMが伸びる」という言葉が頻繁に登場します。

ところが、HBMがサーバーのどこにあり、なぜ普通のメモリーとは違い、何が需要と供給を決めるのかは、まとめて説明されることが多くありません。

WTP note 第8号の公開部分より抜粋

積むほど増える容量。その先に、供給の難しさがある。

HBMはDRAMを縦に積み、GPUの近くで広いデータ経路を使うメモリーです。容量は保持できるデータ量、帯域は単位時間に運べる量。GPUが高速でも、データを必要な速さで渡せなければ、計算能力を使い切れません。

積層数を増やすには、薄化、垂直配線、位置合わせ、接続、放熱、良品選別の難度にも向き合う必要があります。需要はアクセラレーターの台数だけでなく、一台当たりの容量・スタック数・世代構成で変わります。供給はウェハーから完成品になるまでの関門に左右されます。

noteで読む、この先

  • データセンターからGPU・HBMまで、位置と構造を図で理解。
  • 容量・帯域・スタック個数・市場売上を読み分ける。
  • TSV・薄化・積層・検査・顧客認定が供給を制約する理由。

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詳しくはnoteで

「HBMが伸びる」の中身は、容量なのか、個数なのか、売上なのか。noteでは構造から製造工程までつなぎ、企業発表を読む視点を整理します。

第8号をnoteで詳しく読む ↗

本文抜粋とWeb編集部の解説で構成しています。詳しい説明・参考資料はnoteへ。

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