De acordo com uma publicação do Tom’s Hardware desta quinta-feira (26), a SK Hynix, uma das líderes globais na produção de memórias, anunciou o início da produção em massa de suas novas memórias HBM3E (High Bandwidth Memory).
Os hardwares serão fundamentais para alimentar as próximas gerações de processadores gráficos de alta performance da NVIDIA e AMD, como o Blackwell Ultra e o Instinct MI325X, ambos voltados para aplicações em Inteligência Artificial (IA) e Computação de Alta Performance (HPC).
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Conforme divulgado, os novos chips de memória, conhecidos como 12-Hi HBM3E, trazem avanços em capacidade e desempenho. Cada módulo contém 36GB de memória empilhada em 12 camadas de 3GB, resultando em uma largura de banda de até 1,22 TB/s por módulo.
Esse desempenho é essencial para suportar as cada vez maiores e mais importantes demandas de IA, como modelos de machine learning que requerem grandes volumes de dados processados em alta velocidade.
Tanto a NVIDIA quanto a AMD estão preparando novos chips gráficos para seus sistemas de IA e HPC. Como citado anteriormente, a NVIDIA planeja utilizar esses módulos HBM3E em sua nova linha Blackwell Ultra, com lançamento previsto para o segundo semestre de 2025.
Já a AMD, por sua vez, irá integrar o hardware ao Instinct MI325X, acelerador projetado para tarefas de alta complexidade, como cálculos científicos e grandes modelos de IA. A novidade do time vermelho também está prevista para o segundo semestre de 2025.
Além do enorme volume de memória e largura de banda, as novas memórias da SK Hynix utilizam uma técnica avançada de encapsulamento, chamada MR-MUF (Mass Reflow Molded Underfill), que melhora a dissipação de calor e a durabilidade dos componentes, garantindo alta confiabilidade em ambientes que demandam uso intensivo.
A revolução da HBM3E
A memória HBM3E representa um salto em relação à geração anterior de memórias HBM3, não apenas em termos de capacidade, mas também na eficiência energética. Comparada com a HBM3, a nova tecnologia oferece um desempenho até 50% superior, com mais capacidade por módulo e um consumo de energia otimizado.