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サムスン電子、AI時代の覇者となれるか?HBM技術で革新を加速 🚀💡

発表日:2024年7月4日

新チーム設立で半導体市場の主導権を握れるか

サムスン電子高帯域幅メモリ(HBM)技術の競争力強化に向けて大胆な一手を打ちました。デバイスソリューション(DS)部門内に新たな「HBM開発チーム」を設立したのです。

この戦略的決断は、キョン・ヒョン副会長がDS部門の責任者に就任してわずか1か月後に行われました。急速に進化する半導体市場で、サムスンの野心が鮮明になってきました。🔥

この記事では、生成AIが爆発的に伸びている半導体業界で特に注目を集めるHBMに関して、サムスン電子の動きを見ていきましょう!


HBM技術:AI時代の主役

高帯域幅メモリ(HBM)は、次世代の高性能コンピューティングの要となる技術です。グラフィックスカード、データセンター、そしてAI処理において、従来のメモリと比較して圧倒的な高速性と効率性を誇ります🚀

HBMの詳細についてはこちらの記事もご覧ください👇

新設された開発チームは、現行のHBM3HBM3E、そして次世代のHBM4テクノロジーの開発に全力を注ぎます。この取り組みは、爆発的に成長する人工知能(AI)市場からの膨大な需要に応えるためです。

サムスンの技術力:業界をリード

サムスン電子の技術力は既に業界の最先端を行っています。2024年2月には、業界初となるDRAMチップを12層まで積層したHBM3E 12層スタックの開発に成功。この革新的な製品は、業界最大の36ギガバイト(GB)容量を実現しました。👏👨‍🔬

現在、HBM3E 8層および12層スタックのサンプルは、AI・GPU大手のNVIDIAに納品され、厳密な品質テストが進行中です。この協力関係が、両社にどのような相乗効果をもたらすか、業界は固唾を呑んで見守っています。

HBM市場は2023年の約50億ドルから、2028年には約150億ドルに成長すると予測されています。この急成長市場で、サムスンは韓国のSK hynixや米国のMicron Technologyと激しい競争を繰り広げています。

高帯域幅メモリ (HBM) 市場規模(引用元

AI革命がもたらす新たな需要

AI技術の急速な進化により、HBMを含む高度なコンピューティング技術への需要が急増しています。機械学習ニューラルネットワークなどのAIアプリケーションでは、膨大な計算能力とメモリ帯域幅が必要不可欠です。💻🧠

サムスンの新チームは、この需要に応えるべく、次のような技術革新に取り組んでいます:

  1. 積層技術の更なる向上

  2. 消費電力の削減

  3. 帯域幅の拡大

  4. 生産効率の改善

HBMの基本構造。DRAMの数をさらに増やす積層技術などが求められている(引用元

未来への展望:HBM4の可能性

業界専門家は、次世代のHBM4に大きな期待を寄せています。理論上、HBM4は現行のHBM3Eと比較して、最大2倍の帯域幅と1.5倍の容量を実現する可能性があります。

サムスンのHBM開発チームリーダー、パク・ジョンフン氏は次のように語ります。「HBM4の開発により、AIやメタバースなどの次世代技術に必要な超高性能コンピューティングが可能になります。我々は、この技術革新を通じて、デジタル社会の発展に貢献していきたいと考えています。」

マイクロンのHBM含むメモリーのロードマップ。HBM4は2025年半ばから出荷予定。(引用元

まとめ:

  • サムスン電子がHBM技術強化のため、新たな開発チームを設立

  • AI市場の急成長に伴う高性能メモリ需要に戦略的に対応

  • 業界初のHBM3E 12層スタック開発など、技術革新を推進

  • HBM市場は2028年までに約150億ドル規模に成長の見込み

  • HBM4の開発により、AIやメタバースなどの次世代技術の発展に貢献

  • 技術革新が私たちの日常生活に与える影響に注目が集まる

この記事が勉強になったよという方は、スキお待ちしています🥰
今後も、半導体やテクノロジーに関する分かりやすい記事をお届けしますので、見逃したくない方はフォローも忘れないでくださいね!
最後まで読んでいただき、ありがとうございました!

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専門用語の説明:

  • 高帯域幅メモリ(HBM):3次元積層技術を用いた高速・大容量のメモリ技術で、AIや高性能コンピューティングに使用

  • デバイスソリューション(DS)部門:サムスン電子の半導体事業を担当する部門

  • HBM3/HBM3E/HBM4:HBMの世代を表す名称。数字が大きいほど新しい世代で性能が向上

  • DRAM:Dynamic Random Access Memoryの略。コンピュータの主記憶装置として使用される揮発性メモリ

  • NVIDIA:人工知能やグラフィックス処理に特化したGPU(Graphics Processing Unit)の大手メーカー


参考文献


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