News BB Cube 3D: Neuer Speicher soll viermal so schnell wie HBM2e sein

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Eine neue Speichertechnologie namens BB Cube 3D soll gleichzeitig deutlich schneller und effizienter als HBM2e sein. Möglich wird das durch einen gestapelten Aufbau mit zahlreichen TSV-Verbindungen. Eine direkte Umsetzung als Produkt ist aber offenbar leider nicht geplant.

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Ein Fünftel an Stromverbrauch hört sich gut an und ist auch der richtige Weg in diesen Zeiten.
1 TB/s soll auch der neue HBM3e schaffen/können.

 
Hier verkennst du die wesentlichen Schaverhalte:
a) "in diesen Zeiten" ... impliziert was anderes als das, worum es der Industrie hier geht. Hier wird zwar eingespart aber nur in relativem Sinne, nicht im absoluten, denn die Einsparungen helfen noch größere Datacenter-/HPC-Designs zu entwickeln.
b) Das "1 TB/s" in Verbindung mit dem "auch" passt hier nicht. Die Forscher prognostizieren hier bis zur vierfachen Bandbreite von HBM2E, d. h. das geht weit über die Bandbreite von HBM3E hinaus.
c) Jedoch nur als Anmerkung: Der Link/die News von Igor ist schon eher eine Nicht-News bzw. überflüssig, denn selbstredend beobachtet nVidia als einer der größten HBM-Abnehmer die Marktentwicklung sehr genau, zumal nVidia mit Hopper schon längst HBM3 nutzt. ;-)

Ergänzend zum Artikel: Der abschließende Vergleich mit AMDs ist eher schlecht gewählt. Hier geht es um sogenannten Near-Memory und die damit einhergehenden Einsparungsmöglichkeiten/Effizienzsteigerungen. AMD bietet hier derzeit lediglich eine marginale Cache-Erweiterung, die noch dazu oben auf den Die gestapelt wird und nur in einer Lage. Etwas zumindest halbwegs in diese Richtung gehendes als reales Produkt ist aktuell bestenfalls Intels SPR Max mit 64 GB HBM2E. Ergänzend könnte man die PIM-Designs der Speicherhersteller als eine Art Vorläufer erwähnen, so die entsprechenden HBM-Varianten *), die durch das Zusammenbringen von Recheneinheiten und dem DRAM beträchtliche Effizienzvorteile mit sich bringen, auch wenn es sich bei den PIM-Designs vorerst um sehr spezifische Designs handelt, die (nahezu) ausnahmslos auf ML-Workloads abzielen und damit primär MMA-Funktionalität implementieren.

*) Auch GDDR-PIM-Designs für günstigere Anwendungszwecke sind in Arbeit, daher die Abgrenzung.
PIM steht hierbei für Process In Memory, d. h. inkl. Funktionseinheiten, die sehr nahe beim dazugehörigen Speicher liegen, sodass hier die Bit-Zugriffskosten sowie die Latenz drastisch sinken.
Andere Hersteller geben dem Kind einen etwas anderen Namen, so SK Hynix bspw. als AIM für Accelerator In Memory, letzten Endes aber das gleiche Prinzip, also MMA-Einheiten direkt im Speichermodul.
 
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