Kısaca:Yapay zeka, yüksek performanslı bilgi işlem, üst düzey grafikler ve sunucular gibi veri yoğun uygulamalar giderek yüksek bant genişliğine sahip belleği tüketiyor. Tam zamanında, JEDEC Derneği 4. nesil standart için ön özellikleri yayınladı. Daha yüksek bant genişliği, artırılmış kapasite, iyileştirilmiş hız ve iki katına çıkarılmış kanal sayısı dahil olmak üzere selefine göre önemli performans kazanımları sunuyor.
Geçtiğimiz hafta, JEDEC Derneği 4. nesil yüksek bant genişliğine sahip bellek için ön özellikleri yayınladı. HBM4 standardı kesinleştiğinde, yüksek performanslı bilgi işlem uygulamaları için bellek teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil edecektir. Aynı derecede önemli olarak, yeni standart gelecekteki bellek teknolojileri için yön belirleyecek ve farklı üreticiler arasında birlikte çalışabilirliği sağlayacaktır.
HBM4, öncülü HBM3’e kıyasla daha yüksek bant genişliği ve kalıp ve/veya yığın başına artırılmış kapasite sunarak veri işleme oranlarını daha da artırmak için tasarlanmıştır. Ayrıca, büyük ölçekli bilgi işlem operasyonları için önemli olan daha düşük güç tüketimini korumayı da amaçlamaktadır.
Teknik gelişmeler arasında HBM3’e kıyasla yığın başına iki kat kanal sayısı, daha büyük fiziksel ayak izi, tek bir denetleyici aracılığıyla HBM3 ile uyumluluk ve 24 Gb ve 32 Gb katman desteği yer alıyor. Ayrıca, daha yüksek frekanslar hakkında tartışmalarla birlikte 6,4 Gbps’ye kadar hız bölmeleri konusunda ilk anlaşma da var. Özelliklerde eksik olan şey, Tom’s Hardware’in yeni bellek türüyle ilgili belki de en ilgi çekici kısım olduğunu söylediği HBM4 belleğinin doğrudan işlemcilere entegre edilmesi.
HBM4, özellikle üretken yapay zeka, yüksek performanslı bilgi işlem, üst düzey grafik kartları ve sunucular için önemlidir. Özellikle, AI uygulamaları, standardın sunacağı veri işleme ve bellek yeteneklerinden yararlanacak ve AI uygulamalarının daha büyük veri kümelerini işlemesine ve karmaşık hesaplamaları daha hızlı gerçekleştirmesine olanak tanıyacaktır.
HBM4’teki daha yüksek bant genişliği, AI modellerinin bilgileri daha verimli bir şekilde işlemesini sağlayarak daha hızlı eğitim ve çıkarım sürelerine yol açacaktır. Ayrıca, HBM4’ün daha düşük güç tüketimine odaklanması, büyük ölçekli AI operasyonları için önemlidir. Sonuç olarak, özellikle veri merkezlerinde ve yüksek performanslı bilgi işlem ortamlarında AI sistemlerinin daha sürdürülebilir ve uygun maliyetli bir şekilde dağıtılması mümkün olacaktır.
Ayrıca, kalıp ve yığın başına daha büyük bellek kapasiteleri, AI uygulamalarının bellek ve işlem birimleri arasında sık veri transferlerine ihtiyaç duymadan daha kapsamlı veri kümeleriyle ve daha karmaşık modellerle çalışmasını sağlayacaktır. Son olarak, geliştirmeler ayrıca aracının daha yüksek veri hızlarını ve sinyal yoğunluğunu işleyebilmesini sağlayarak AI uygulamaları için daha iyi genel sistem performansı sağlar.
Dikkat edilmesi gereken bir diğer nokta ise HBM4’ün tek bir denetleyici aracılığıyla HBM3 ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmış olması, mevcut AI donanım altyapılarına daha kolay benimsenmesini ve entegrasyonunu kolaylaştıracaktır. Ayrıca, HBM4 4-yüksek, 8-yüksek, 12-yüksek ve 16-yüksek TSV (Through-Silicon Via) yığınları için seçenekler sunduğu için farklı AI uygulamalarının özel ihtiyaçlarını karşılamak için bellek yapılandırmasında daha fazla esneklik olacaktır.