> > > > Высокопроизводительная память для NVIDIA Vera Rubin: SK hynix запускает массовое производство SOCAMM2

Высокопроизводительная память для NVIDIA Vera Rubin: SK hynix запускает массовое производство SOCAMM2

Опубликовано:

hardwareluxx news newВо второй половине года NVIDIA планирует начать поставки платформы Vera Rubin, которая уже находится в производстве и нацелена на задачи агентного ИИ. Для подсистемы памяти компания привлекла SK hynix. Сегодня производитель объявил о запуске массового производства модулей SOCAMM2. Они изготавливаются по техпроцессу 1cnm (шестое поколение 10-нм класса), используют LPDDR5X и оптимизированы специально под платформу Vera Rubin.

Габариты модуля SOCAMM2 составляют 90 × 14 мм, на нижней стороне размещено 694 контакта. Пока SK hynix говорит о конфигурациях объемом до 192 ГБ, тогда как Samsung и Micron уже рассматривают варианты до 256 ГБ. В дальнейшем SK hynix, вероятно, также перейдет к 256 ГБ.

Скорость передачи данных достигает 9,6 Гбит/с на контакт, что соответствует эффективной скорости до 9600 MT/s. Пропускная способность — до 153,6 ГБ/с, то есть более чем вдвое выше по сравнению с DDR5 RDIMM. При этом энергоэффективность возрастает на 75%, а энергопотребление составляет примерно треть от RDIMM. Дополнительное преимущество — компактное горизонтальное размещение, что упрощает интеграцию в плотные серверные конфигурации.

Президент и руководитель направления AI Infrastructure Джастин Ким прокомментировал:

Поставками 192-ГБ модулей SOCAMM2 компания SK hynix задала новый стандарт производительности памяти для ИИ. Благодаря тесному сотрудничеству с глобальными клиентами в сфере ИИ мы продолжим укреплять позиции самого надежного поставщика решений памяти для ИИ.
— Джастин Ким, президент и руководитель AI Infrastructure, SK hynix

Графический процессор NVIDIA Rubin выпускают по 3-нм техпроцессу на мощностях TSMC. Он использует память HBM4, содержит до 336 млрд транзисторов и включает 224 Streaming Multiprocessors, что соответствует 28 672 шейдерным блокам. По сравнению с архитектурой Blackwell NVIDIA ожидает ускорение обучения ИИ в 3,5 раза при удвоенном энергопотреблении, но при этом до 10-кратного роста производительности на ватт.

Подписывайтесь на группу Hardwareluxx ВКонтакте и на наш канал в Telegram (@hardwareluxxrussia).