メモリ電力30W未満で1.2TB/s:SK hynix が Vera Rubin の供給主導権を握った理由
NVIDIAのVera CPUはメモリ電力30W未満で1.2TB/sを出す。鍵を握るSK hynixは外付け部品の供給元からCPUの設計パートナーへと立ち位置を変え、HBM4でも最大供給元として先行する。
別名: SOCAMM2, Small Outline Compression Attached Memory Module 2
CAMM2規格をベースに、LPDDR(低消費電力DRAM)をモジュール化して実装するための規格。プロセッサとの物理的距離を縮めることで、1.0V未満の低電圧動作と超高速データ転送を両立させる。AIサーバーにおける電力効率改善の切り札として注目されている。
NVIDIAのVera CPUはメモリ電力30W未満で1.2TB/sを出す。鍵を握るSK hynixは外付け部品の供給元からCPUの設計パートナーへと立ち位置を変え、HBM4でも最大供給元として先行する。
Samsung、SK hynix、Micronの主要メモリメーカー3社が、AIデータセンターの需要に応える次世代メモリ規格DDR6の開発を本格化させた。DDR6は最大17.6 Gbpsのデータ転送速度を実現し、2028年から2029年の商用化を目指すが、超高速化に伴う信号整合性や電力効率の課題解決、CAMM2/SOCAMM2などの新規格導入が鍵となる。
Samsungの半導体部門はAI特需により営業利益が約48倍に急増したが、HBMなどの高利益製品への生産シフトのため、旧規格のLPDDR4の生産を終了した。この結果、2027年にはさらに供給ギャップが拡大し、スマートフォンやゲーム機など消費者向け製品の価格高騰が避けられない見通しだ。
JEDECが公開した次世代規格「LPDDR6」のロードマップは、モバイル向けだったLPDDRがAIデータセンターやハイパフォーマンス・コンピューティングへと主戦場を移すことを示している。この新規格は、x6サブチャネル構成による最大512GBの超高密度実装、着脱可能なSOCAMM2モジュールの標準化、そしてメモリ内部で演算処理を行うProcessing-in-Memory(PIM)の導入により、AI時代の「メモリの壁」を打破する。
AIインフラ投資の加速によりDRAMやNAND Flashの価格が急騰し、PC用メモリの供給不足が2027年以降も長期化する見通しだ。新工場増設もAI向けHBM生産が優先されるため、一般消費者向けメモリの価格高騰と供給不足は続く。
米国ラスベガスで開催されている世界最大級のテクノロジー見本市「CES 2026」において、AIハードウェアの進化を決定づける重要なマイルストーンが提示された。高帯域幅メモリ(HBM)市場で圧倒的なリーダーシップを握るSK […]
AI(人工知能)の進化は、これまで「演算性能の向上」に主眼が置かれてきた。しかし、2025年末の現在、データセンター業界は新たな壁に直面している。それは「電力の壁」だ。爆発的に増大する推論(Inference)ワークロー […]