SK hynix vise à sortir sa bande mémoire HBM4 au quatrième trimestre 2024, prête pour le GPU AI Rubin R100 de nouvelle génération de NVIDIA qui arrivera en 2025.
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Dans un nouveau rapport de ZDnet, nous apprenons que SK hynix s'approche de la phase finale de commercialisation de sa mémoire HBM4 de nouvelle génération, les dessins de conception devant être transférés au processus de fabrication, ou « tape out ». Selon les sources industrielles de ZDnet, SK hynix prévoit de terminer la production de sa mémoire HBM4 pour NVIDIA en octobre, nous ne sommes donc plus qu'à quelques semaines.
La mémoire HBM4 offre une augmentation considérable de 40 % de la bande passante et une consommation d'énergie réduite de 70 % par rapport à la mémoire HBM3E, la plus rapide au monde. La densité de la mémoire HBM4 sera 1,3 fois plus élevée. Avec toutes ces avancées combinées, le bond en avant en termes de performances et d'efficacité est un facteur clé de la domination continue des GPU IA de NVIDIA.
NVIDIA affirme que ses GPU Rubin AI de nouvelle génération et leurs plates-formes respectives seront disponibles en 2026, tandis qu'une offre de GPU Rubin Ultra AI sera lancée en 2027. NVIDIA a également confirmé que ses GPU Rubin AI de nouvelle génération utiliseront la mémoire HBM4 de nouvelle génération.
Nous nous attendons à ce que les GPU NVIDIA Rubin R100 AI de nouvelle génération utilisent une conception de réticule 4x (par rapport à Blackwell avec une conception de réticule 3,3x) et soient fabriqués sur la technologie de conditionnement CoWoS-L de pointe de TSMC sur le nouveau nœud de processus N3. TSMC a récemment parlé de puces de taille de réticule jusqu'à 5,5x arrivant en 2026, avec un substrat de 100 x 100 mm qui gérerait 12 sites HBM, contre 8 sites HBM sur les packages 80 x 80 mm de la génération actuelle.
TSMC va passer à une nouvelle conception SoIC qui permettra une taille de réticule supérieure à 8x sur une configuration de boîtier plus grande de 120 x 120 mm, mais comme le souligne Wccftech, ces éléments sont toujours en cours de planification, nous pouvons donc probablement nous attendre à une taille de réticule d'environ 4x pour les GPU Rubin R100 AI.