Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

Nvidia придумала более рациональную HBM — она быстрее обычной на 30 % и экономит до 15 % энергии

Дата публикации: 27-08-2026 10:26:00

Nvidia представила новую технологию в рамках программы NVLink Fusion. NVHBM представляет собой специализированную архитектуру базового кристалла HBM, предназначенную для разработчиков собственных ИИ-ускорителей. По сравнению со стандартной HBM4e она обещает более высокую пропускную способность, меньшее энергопотребление и экономию площади внутри корпуса ускорителя.

Основное содержимое страницы с новостью.

логотип 3DNews

Опрос

реклама

Новости Hardware

Самое интересное в обзорах

27.08.2026 [13:26], 

Nvidia представила новую технологию в рамках программы NVLink Fusion. NVHBM представляет собой специализированную архитектуру базового кристалла HBM, предназначенную для разработчиков собственных ИИ-ускорителей. По сравнению со стандартной HBM4e она обещает более высокую пропускную способность, меньшее энергопотребление и экономию площади внутри корпуса ускорителя.

Источник изображений: nvidia.com

Источник изображений: nvidia.com

Как поясняет Nvidia, NVHBM представляет собой специализированный базовый кристалл HBM, разработанный и протестированный совместно с ведущими производителями памяти. Участники программы NVLink Fusion смогут использовать уже готовое решение при создании собственных ускорителей вместо самостоятельной разработки и сертификации подсистемы HBM, что должно сократить сроки вывода новых чипов на рынок.

NVHBM не является заменой самой HBM, а представляет собой один из строительных блоков для специализированных ускорителей партнёров Nvidia. Одним из главных преимуществ технологии должна стать повышенная пропускная способность памяти: компания обещает прирост до 30 % на стек по сравнению со стандартной HBM4e. Для задач, производительность которых ограничена скоростью памяти, это позволит лучше загружать вычислительные блоки и увеличить пропускную способность ускорителя. В частности, при инференсе больших языковых моделей более быстрая передача данных между HBM и вычислительными ядрами позволит увеличить скорость генерации токенов.

Экономия площади достигается за счёт переработанного физического интерфейса памяти. Контроллер перенесён с основного вычислительного кристалла в базовый кристалл трёхмерного стека HBM, а площадь PHY и связанной с ним логики сокращена до 67 % по сравнению со стандартом JEDEC HBM4e. Более узкий интерфейс одновременно упрощает разводку интерпозера. В результате разработчики специализированных ускорителей могут получить до 30 % дополнительной площади основного кристалла для вычислительных блоков и других функций.

Ещё одним преимуществом NVHBM станет снижение энергопотребления памяти на величину до 15 % по сравнению со стандартной HBM4e. Освободившийся энергетический и тепловой бюджет можно использовать для увеличения вычислительной мощности ускорителя или повышения устойчивой производительности при прежнем энергопотреблении. В масштабах крупных ЦОД эффект становится особенно заметным: по расчётам Nvidia, в гипотетическом ЦОД мощностью 1 ГВт с 2000-Вт ускорителями сэкономленной благодаря NVHBM энергии хватило бы для работы ещё 15 000 XPU.

Повышение пропускной способности при одновременном снижении энергопотребления особенно важно для ИИ-ускорителей, которым приходится постоянно перемещать большие объёмы данных, включая веса моделей, KV-кеш и активации. Nvidia утверждает, что сочетание NVHBM с NVLink Fusion за счёт выигрыша в пропускной способности, площади и энергопотреблении способно в совокупности повысить производительность одного XPU на 30 %.

Одним из первых партнёров Nvidia по внедрению NVHBM станет принадлежащая Amazon компания Annapurna Labs. Ускорители следующего поколения Trainium 4 уже получат поддержку NVLink Fusion, а в последующих разработках компания сможет использовать и NVHBM.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

Материалы по теме

Материалы по теме

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
1Nvidia baut eigenen KI-Speicher: Was hinter NVHBM steckt015.0728-08-2026
2SK hynix и TetraMem создали чип с вычислениями внутри памяти для ускорения ИИ5709-07-2026
3NVIDIA: СПРОС НА ИИ РАСТЁТ, ДОРОЖНАЯ КАРТА НЕ МЕНЯЕТСЯ Investing.com ...5712-07-2026
4NVIDIA начала использовать собственные процессоры Vera для ускорения проектирования новых чипов07.9727-07-2026
5Всё лучшее для ИИ: Nvidia будет использовать техпроцесс TSMC A16 ...08.5314-08-2026
6NVIDIA выпустила Nemotron 3.5 Lightning для ускорения рутинных ИИ-задач до 4 раз016.7912-08-2026
7Новая память zHBM от Samsung: 8x быстрее HBM5 и в 3 раза эффективнее013.7705-08-2026
8Сверхбыстрая память HBM4E от SK hynix: как южнокорейцы разгоняют ускорители искусственного интеллекта010.6119-06-2026
9SK hynix и TetraMem объединили память и вычисления в одном кристалле для ускорения ИИ09.3709-07-2026

Классификация: . Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 0. Информативность: 14.35. Источник: www.3dnews.ru.