SK hynix avanza en IA con su nueva memoria HBM4E de 48 GB

SK hynix ha dado un paso significativo en la carrera por el hardware de inteligencia artificial al anunciar el inicio del envío de muestras de su memoria HBM4E. Este avance es fundamental para superar uno de los mayores cuellos de botella en la computación de IA: el acceso rápido a los datos. La nueva generación de memoria de la firma surcoreana promete impulsar los futuros aceleradores de IA, que demandan velocidades y capacidades sin precedentes para entrenar y ejecutar modelos cada vez más complejos.

Rendimiento sin precedentes para la IA

El hardware especializado en inteligencia artificial, como las GPU de alto rendimiento, no utiliza memoria DDR convencional debido a sus limitaciones de velocidad. En su lugar, recurre a la Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM), un formato que apila los chips de memoria verticalmente para acortar la distancia que recorren los datos y multiplicar el ancho de banda. La nueva HBM4E de SK hynix eleva este estándar al ofrecer un impresionante ancho de banda de 16 Gbps por pin.

Para poner esta cifra en perspectiva, la generación anterior, HBM4, alcanzaba los 10 Gbps por pin. Este incremento del 60% en el rendimiento es crucial para alimentar los núcleos de procesamiento de las GPU y otros chips de IA, evitando que queden inactivos esperando datos. Este lanzamiento también sitúa a SK hynix en una posición de liderazgo frente a competidores directos. Por ejemplo, Samsung presentó hace un mes sus propias muestras de HBM4E con una velocidad declarada de 14 Gbps por pin, una cifra que ahora es superada por la propuesta de SK hynix.

Diseño avanzado y mayor capacidad

El nuevo chip de SK hynix no solo destaca por su velocidad, sino también por su innovador diseño y su elevada capacidad. La compañía ha logrado apilar 12 capas de memoria (dies) en un solo encapsulado, una proeza de ingeniería que permite alcanzar una capacidad total de 48 GB por cada stack de memoria. Esta arquitectura vertical es clave para la eficiencia energética y el rendimiento del sistema.

Esta densidad es fundamental para los modelos de lenguaje grande (LLM) y otras aplicaciones de IA que necesitan tener acceso ultrarrápido a enormes conjuntos de datos. Una mayor capacidad de memoria por stack permite a los diseñadores de hardware simplificar sus sistemas y reducir la latencia. Al combinar un ancho de banda superior con una capacidad ampliada, la memoria HBM4E permitirá crear sistemas de IA más eficientes y potentes. El envío de estas primeras muestras a los principales socios de la industria marca el inicio de la fase de validación y pruebas antes de una eventual producción en masa.