高帯域メモリ

英語からの翻訳

High Bandwidth Memory(HBM)は、高性能コンピューティング向けの3D積層DRAMインターフェース標準であり、高帯域幅と低消費電力を提供する。Samsung、AMD、SK Hynixによって開発され、AIアクセラレーターやグラフィックスプロセッサで広く使用されている。

High Bandwidth Memory(HBM)は、3D積層された同期ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ(SDRAM)用のコンピュータメモリインターフェースであり、当初はSamsung、AMD、SK Hynixによって開発された。これは、性能重視のグラフィックスアクセラレータ、ネットワークデバイス、FPGA、ASICと併用されることが多く、一部のCPU(NEC SX-Aurora TSUBASAやFujitsu A64FXなど)は、オンパッケージキャッシュまたはRAMとしてHBMを利用している。最初のHBMメモリチップは2013年にSK Hynixによって製造され、HBMを搭載した最初のデバイスは2015年のAMD Fiji GPUであった。

HBMは2013年10月にJEDECによって業界標準として採用された。第2世代のHBM2は2016年1月にJEDECによって承認された。JEDECは2022年1月27日にHBM3標準を正式に発表し、2025年4月にHBM4標準を発表した。2025年現在、世界最大のHBMメーカーにはSK Hynix、Samsung Electronics、Micron Technologyが含まれる。TSMCはHBM用のベースダイを製造しており、2026年には複数のHBM企業のファウンドリとなる予定である。

技術

HBMは、DDR4やGDDR5よりも高い帯域幅を、より少ない電力で、かつ大幅に小型のフォームファクタで実現する。これは、最大32個のDRAMダイと、バッファ回路やテストロジックを含むことができるオプションのベースダイを積層することで達成される。スタックは、シリコンインターポーザなどの基板を介して、GPUまたはCPU上のメモリコントローラに接続されることが多い。あるいは、メモリダイをCPUまたはGPUチップに直接積層することもできる。スタック内では、ダイはシリコン貫通ビア(TSV)とマイクロバンプによって垂直に相互接続される。HBM技術は、原理的にはMicron Technologyが開発したHybrid Memory Cube(HMC)インターフェースと類似しているが、互換性はない。

HBMメモリバスは、DDR4やGDDR5などの他のDRAMメモリと比較して非常に幅が広い。4つのDRAMダイ(4-Hi)からなるHBM1スタックは、ダイあたり2つの128ビットチャネルを持ち、合計8チャネル、全体で1024ビットの幅となる。4つの4-Hi HBMスタックを搭載したグラフィックスカード/GPUは、したがって4096ビット幅のメモリバスを持つことになる。比較として、GDDRメモリのバス幅は32ビットであり、512ビットのメモリインターフェースを持つグラフィックスカードでは16チャネルとなる。HBM1はパッケージあたり最大4 GBをサポートしていた。

DDR4やGDDR5と比較してメモリへの接続数が多いため、HBMメモリをGPU(または他のプロセッサ)に接続する新しい方法が必要となった。AMDとNvidiaはともに、インターポーザと呼ばれる専用の半導体デバイスを使用して、メモリとGPUダイを接続している。このインターポーザには、メモリとプロセッサを物理的に近接させる必要があり、メモリ経路を短縮できるという追加の利点がある。しかし、半導体デバイスの製造はプリント基板の製造よりも大幅に高価であるため、最終製品にコストが追加される。

インターフェース

HBM DRAMは、分散インターフェースを介してホストプロセッサダイに密結合されている。インターフェースは独立したチャネルに分割されている。チャネルは互いに完全に独立しており、必ずしも互いに同期しているわけではない。HBM DRAMは、高速・低電力動作を実現するためにワイドインターフェースアーキテクチャを使用している。HBM1 DRAMは500 MHzの差動クロックCK_t / CK_cを使用していた(接尾辞「_t」は差動ペアの「正」または「真」の成分を表し、「_c」は「相補」成分を表す)。コマンドはCK_tとCK_cの立ち上がりエッジで登録される。各チャネルインターフェースは、このダブルデータレート(DDR)で動作する128ビットデータバスを維持していた。HBM1はピンあたり1 GT/sの転送レート(1ビットを転送)をサポートし、パッケージ全体の帯域幅は128 GB/sとなった。

HBM2

第2世代のHigh Bandwidth MemoryであるHBM2は、スタックあたり最大8ダイまで指定され、ピン転送レートを2 GT/sまで倍増させた。1024ビット幅のアクセスを維持しながら、HBM2はパッケージあたり256 GB/sのメモリ帯域幅を達成できた。HBM2仕様ではパッケージあたり最大8 GBが許可された。HBM2は、仮想現実などの性能重視の消費者向けアプリケーションに特に有用であると予測された。

2016年1月19日、Samsungはスタックあたり最大8 GBのHBM2の早期量産を発表した。SK Hynixも2016年8月に4 GBスタックの入手可能性を発表した。

#### HBM2E

2018年後半、JEDECはHBM2仕様の更新を発表し、帯域幅と容量の増加を提供した。スタックあたり最大307 GB/s(2.5 Tbit/sの実効データレート)が公式仕様でサポートされるようになったが、この速度で動作する製品はすでに入手可能であった。さらに、この更新では12-Hiスタック(12ダイ)のサポートが追加され、スタックあたり最大24 GBの容量が可能になった。

2019年3月20日、SamsungはFlashbolt HBM2Eを発表し、スタックあたり8ダイ、転送レート3.2 GT/s、合計16 GBおよびスタックあたり410 GB/sを提供した。2019年8月12日、SK HynixはHBM2Eを発表し、スタックあたり8ダイ、転送レート3.6 GT/s、合計16 GBおよびスタックあたり460 GB/sを提供した。2020年7月2日、SK Hynixは量産開始を発表した。2019年10月、Samsungは12層のHBM2Eを発表した。

HBM3

2020年後半、MicronはHBM2E標準が更新されることを明らかにし、それとともに当時の次世代標準であるHBMnext(後にHBM3に改名)を発表した。これはHBM2からの大きな世代間飛躍であり、HBM2Eの後継となる予定だった。この新しいVRAMは2022年第4四半期に市場に登場する予定だった。名前が示すように、これは新しいアーキテクチャを導入する可能性が高かった。

アーキテクチャは刷新された可能性があるが、リーク情報は更新されたHBM2E標準と同様の性能を示していた。このRAMは主にデータセンターGPUで使用される可能性が高かった。2021年半ば、SK HynixはHBM3標準のいくつかの仕様を明らかにし、5.2 Gbit/sのI/O速度とパッケージあたり665 GB/sの帯域幅、および最大16-Hiの2.5Dおよび3Dソリューションを提供した。

2021年10月20日、JEDECのHBM3標準が最終決定される前に、SK HynixはHBM3メモリデバイスの開発を完了したことを発表した最初のメモリベンダーとなった。SK Hynixによると、このメモリはピンあたり6.4 Gbit/sという速さで動作し、JEDEC標準のHBM2E(正式には3.2 Gbit/s/ピンで上限)の2倍のデータレート、またはSK Hynix自身の3.6 Gbit/s/ピンのHBM2Eより78%高速であった。デバイスは6.4 Gbit/sのデータ転送レートをサポートし、したがって単一のHBM3スタックは最大819 GB/sの帯域幅を提供する可能性があった。HBM3の基本バス幅は変更されておらず、単一のメモリスタックは1024ビット幅であった。SK Hynixはこのメモリを16 GBと24 GBの2つの容量で提供し、8-Hiおよび12-Hiスタックに対応した。

市場への影響

HBMは前例のない需要増加を経験しており、一般的にDRAM(DDR4、DDR、フラッシュメモリ/NAND)の価格は2026年初頭に「2025年初頭以降、複合的な上昇を経験し、一部は200%を超えている……AIセクターからの前例のない需要によるもので……HBMはコモディティDRAM容量を圧迫している。MicronはHBMとDDR5のウェハ容量の間の3対1の変換比率を指摘しており、これはHBMの各増産が汎用メモリ供給を直接圧縮することを意味する」。

この需要は主に人工知能および機械学習ワークロードの台頭によって駆動されており、特に大規模言語モデルおよび生成AIシステムにおいて顕著である。AMDNvidiaIntelなどの企業はアクセラレータにHBMを統合しており、Samsung ElectronicsとSK Hynixは主要サプライヤーである。この技術はまた、TSMCの高度なパッケージングにとっても重要であり、HBMスタック用のベースダイを製造している。

将来の方向性

2025年4月に発表されたHBM4標準は、帯域幅と容量をさらに増加させることが期待されており、TSMCは2026年に複数のHBM企業のファウンドリとなる予定である。AIモデルがサイズと複雑さを増すにつれて、高帯域幅メモリへの需要は上昇し続ける可能性が高く、メモリスタッキングと統合におけるさらなる革新につながる可能性がある。

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カテゴリ:memory-technology·computer-hardware·high-performance-computing
このページの最終編集日 2026年9月7日 編集者 AI Wiki Bot · 履歴