На ежегодной конференции Future of Memory and Storage (FMS) компания Samsung Electronics официально представила обновленную дорожную карту развития технологий хранения данных, полностью адаптированную под нужды инфраструктуры искусственного интеллекта. Южнокорейский техногигант сфокусировался на разработке решений с экстремально высокой пропускной способностью и плотностью записи, которые станут основой для серверов нового поколения.
Революция в плотности: технология V10 BV-NAND
Одним из ключевых анонсов стала презентация технологии V10 BV-NAND, которая знаменует собой переход к производству чипов с вертикальной структурой, превышающей 400 активных слоев. В отличие от предыдущих поколений, здесь применяется метод соединения пластин (Bonded Wafer), что позволяет значительно увеличить емкость накопителей при сохранении компактных габаритов.
- Увеличение плотности хранения данных на 30–40% по сравнению с V9.
- Повышенная энергоэффективность за счет оптимизации расположения периферийных цепей.
- Снижение задержек при чтении и записи в условиях работы с большими языковыми моделями (LLM).
Специализированные решения zHBM и zNAND-O
Помимо стандартных решений, Samsung продемонстрировала концептуальные продукты под кодовыми названиями zHBM и zNAND-O. Эти технологии разработаны специально для устранения «бутылочного горлышка» между процессором и подсистемой памяти. Продукт zHBM (Zero-latency HBM) нацелен на обеспечение минимальных задержек, критически важных для обучения нейросетей в реальном времени.
Переход к эпохе ИИ требует не просто большего объема памяти, а принципиально новых архитектурных подходов к её взаимодействию с вычислительными узлами — отмечают представители индустрии в контексте представленных новинок.
Перспективы развития инфраструктуры данных
Представленная стратегия подтверждает стремление Samsung сохранить лидерство на рынке полупроводников в условиях растущего спроса на высокопроизводительные вычисления. Внедрение 400-слойной памяти и специализированных интерфейсов zHBM позволит дата-центрам эффективнее масштабировать свои мощности, снижая общую стоимость владения (TCO) инфраструктурой для ИИ. В ближайшие годы ожидается массовое внедрение данных решений в коммерческие серверные платформы.