◇ＡＩ発展が呼び起こした半導体市場の見えない血戦

ＡＩ技術の発展で世界的ＩＴ企業のメモリー帯域幅需要が増加しています。エヌビディア、ＡＭＤ、インテルなどの需要は日々増加しています。特にエヌビディアのＧＰＵはＨＢＭと結合してＡＩモデル学習と推論で強力な性能を発揮します。ＡＭＤとインテルもやはりＨＢＭを採択し高性能製品群を拡張しています。グーグルやＡＷＳをはじめとする多様なクラウドサービス提供企業もＨＢＭが必要です。クラウドサービス提供企業は大規模データセンターでＡＩワークロードを処理するためにＨＢＭの広帯域メモリー特性を活用します。

世界的ＩＴ企業の需要に対応するためＳＫハイニックスとサムスン電子だけでなく米マイクロンもＨＢＭの性能を改善し新たな製品を発売して競争力を強化しています。ＴＳＭＣのようなファウンドリー企業はＨＢＭチップを生産するのに必要な半導体製造工程を支援し、これを通じてメモリーメーカーがさらに精巧なＨＢＭ製品を開発できるよう助けます。


ＡＩ技術の発展はＨＢＭの必要性と密接な関連があります。ＡＩモデルは多量のデータを処理しなければならないためメモリー帯域幅が重要な要素として作用します。例えば、チャットボットやイメージ認識ＡＩのようなモデルは学習と推論過程で大規模データをメモリーとＧＰＵの間で速く伝送しなければなりません。この時ＨＢＭは高速データ伝送を可能にし、ＡＩモデルの性能を最大化できます。

また、ＡＩモデルが大きくなり学習速度が速くなるほど既存のメモリーシステムでは帯域幅の限界に至るほかありません。多くのモデルデータを速く処理するためにはメモリー帯域幅が重要なためです。ＨＢＭの帯域幅は生成型ＡＩ研究と商用化に重要な役割をします。例えば、グーグルのテンソルフローやオープンＡＩの「ＧＰＴ－３」のような大型生成型ＡＩモデルはＨＢＭを使ってデータを速く処理することにより性能を維持します。

◇ＨＢＭ戦争はもう始まった…帯域幅と容量向上が課題

ＨＢＭの重要性は今後さらに大きくなると予想されます。ＡＩと高性能コンピューティング需要が持続して増加するためです。ＨＢＭ３とその後の技術発展が重要な役割をするとみられます。ＨＢＭ技術の発展は集積度と帯域幅を拡大し電力効率を改善する方向に進行しています。ＨＢＭ３を過ぎＨＢＭ４が登場すれば帯域幅と容量が大きく向上するでしょう。

ＨＢＭ４は内部のチップ間隔がさらに狭くなるためハイブリッドボンディングという方式でデータをやりとりできるようにします。ＳＫハイニックスとサムスン電子がハイブリッドボンディング技術開発の最中なのも次世代ＨＢＭの主導権を確保するためです。性能改善とともに顧客のニーズに合わせて製作する方式も増えＨＢＭは半導体産業を主導する核心製品としての位置を確立するでしょう。今後ＡＩの発展とともにＨＢＭの成長がどれだけ早く進むかが気がかりです。

ユン・ジュンタク／ＩＴコラムニスト


半導体はＩＴ時代の「原油」…ＡＩ発展が呼び起こしたＨＢＭ大血戦（１）