---

SK hynix က နောက်မျိုးဆက် AI ပရိုဆက်ဆာများအတွက် high-bandwidth memory 4E (HBM4E) နမူနာများကို အဓိကဖောက်သည်များထံ ပေးပို့ပြီးဖြစ်ကြောင်း ကြာသပတေးနေ့တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ 12-layer HBM4E ကို သတ်မှတ်ထားသည့် အချိန်ဇယားအတိုင်း ပေးပို့နိုင်ခဲ့ပြီး လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့်အတူ အမြောက်အများ ထုတ်လုပ်မှုကို အချိန်မီ စတင်နိုင်ရန် ဆက်လက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သွားမည်ဟုလည်း ဆိုသည်။

HBM4E သည် HBM ၏ ခုနစ်မျိုးမြောက် မျိုးဆက်ဖြစ်ပြီး ဒေတာကို အလွန်လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် DRAM အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းကို GPU များနှင့် ကြီးမားသည့် ကွန်ပျူတာ စွမ်းအားလိုအပ်သော AI accelerator များတွင် အသုံးပြုကြသည်။ ယခင်မျိုးဆက် HBM4 ကို Nvidia ၏ Vera Rubin AI supercomputer တွင် အသုံးပြုရန် စီစဉ်ထားပြီး ၂၀၂၆ ခုနှစ် တတိယသုံးလပတ်တွင် ထုတ်လွှတ်မည်ဖြစ်သည်။ HBM4E ကိုလည်း နောက်နှစ် Vera Rubin Ultra platform တွင် အသုံးပြုလာမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။

SK hynix ၏ ပြောကြားချက်အရ 12-layer HBM4E သည် စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် လျှပ်စစ်စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု နှစ်ရပ်စလုံးတွင် တိုးတက်လာပြီး pin တစ်ခုချင်းစီအတွက် အမြင့်ဆုံး data transfer speed 16 gigabits per second (Gbps) အထိ ရရှိနိုင်သည်။ ယခင်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက power efficiency ကို 20% ကျော် တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်ထားကြောင်းလည်း ဆိုသည်။ ထို့အပြင် နောက်ဆုံးပေါ် interface နှင့် design optimization များကြောင့် data transfer latency ကို လျှော့ချပေးနိုင်ပြီး high-bandwidth အခြေအနေများတွင်လည်း တည်ငြိမ်စွာ လည်ပတ်နိုင်ကြောင်း SK hynix က ပြောကြားသည်။

ကုမ္ပဏီက HBM4 ကို အမြောက်အများ ထုတ်လုပ်နေစဉ် yield တိုးတက်စေရန်နှင့် တည်ငြိမ်မှု အာမခံနိုင်ရန် အလေးထားခဲ့သော်လည်း Nvidia ၏ တင်းကြပ်သည့် speed သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီစေရန် chip design ကို ပြန်လည်ညှိနှိုင်းရသည့် အဆင့်များအပါအဝင် qualification process တွင် အနည်းငယ် နှောင့်နှေးမှုများ ရှိခဲ့ကြောင်းလည်း ဖော်ပြထားသည်။ HBM4E နမူနာများတွင် 1c-class DRAM အဆင့်မြင့်နည်းပညာကို အသုံးပြုထားပြီး Advanced Mass Reflow-Molded Underfill နည်းပညာကြောင့် 12-layer HBM4E ထုတ်ကုန်များသည် 48-gigabyte capacity ရရှိနိုင်ကာ structural stability ကိုလည်း ထိန်းသိမ်းပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် HBM4 နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက heat dissipation performance ကို 17% တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်ထားပြီး high-performance computing ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် memory chip များကို ပိုမိုတည်ငြိမ်စွာ လည်ပတ်နိုင်စေကြောင်း SK hynix က ဆိုသည်။

Vera Rubin Ultra သည် GPU တစ်ခုလျှင် HBM4E stack 12 ခု အသုံးပြုမည်ဖြစ်ပြီး Vera Rubin platform တွင် အသုံးပြုနေသည့် HBM4 stack 8 ခုထက် ပိုများလာမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် memory bottleneck ပြဿနာများ ပိုမိုပြင်းထန်လာနိုင်ပြီး SK hynix ၏ chips များကို အချိန်မီ ထောက်ပံ့နိုင်စွမ်းသည် ပိုမိုအရေးကြီးလာကြောင်းလည်း သတိပေးထားသည်။ SK hynix က HBM series တစ်လျှောက် ဖောက်သည်များအတွက် အကောင်းဆုံး memory solutions များကို အချိန်မီ ပံ့ပိုးပေးခဲ့ပြီး HBM4E ဖြင့်လည်း AI စနစ် bottleneck များကို ဖြေရှင်းရန် ဆက်လက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သွားမည်ဟု ဆိုသည်။

SK hynix Chief Development Officer Ahn Hyun က “HBM4E အပေါ် အခြေခံပြီး စျေးကွက်ဦးဆောင်နည်းပညာစွမ်းရည်နှင့် ထုတ်လုပ်မှုကျွမ်းကျင်မှုတို့ကြောင့် AI ခေါင်းဆောင်မှုကို ပိုမိုခိုင်မာစေနိုင်မည့် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချထားပြီးဖြစ်သည်” ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ “မိတ်ဖက်များနှင့် နီးကပ်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ပြီး full-stack AI memory creator အဖြစ် နည်းပညာဦးဆောင်မှုကို ပိုမိုအားကောင်းစေကာ စျေးကွက်တွင် လိုအပ်သည့် တန်ဖိုးကို ပေးအပ်သွားမည်” ဟုလည်း ၎င်းက ပြောသည်။