メモリウォールがAI時代最大の難題として浮上
AI時代最大の難題「メモリウォール（Memory Wall）」に、サムスン電子が突破に乗り出した。メモリウォールとは、AIモデルの巨大化に伴い演算装置とメモリ間のデータ供給速度の差から生じる問題で、AIの回答速度を左右する。特にAIが回答を生成する段階（デコード）では、学習済みデータと一時保存データの読み出し速度が応答時間を決めるため、問題がより顕著になる。サムスン電子はこれを解決するため、演算装置とメモリを一つに積み上げる次世代メモリ「zHBM」の開発に着手した。
これを克服する解決策として定着したのが高帯域幅メモリ（HBM）だ。複数のDRAMダイを垂直に積層し、シリコン貫通電極（TSV）で接続して大量のデータを並列にやり取りする方式である。従来のグラフィックス向けGDDRメモリがピンあたりのデータ転送レートに依存し、消費電力や発熱などの限界に直面していたのとは異なり、記憶密度と電力効率を飛躍的に高めた。サムスン電子はHBMの世代交代を重ねるごとにスタック数を12段、16段と増やし、帯域幅と記憶容量を着実に拡大してきた。
先月14日にソウル・江南区のコエックスで開かれた「半導体大展示（SEDEX）2026」のサムスン電子ブースには、第7世代HBM「HBM4E」が展示された。HBM4Eは、今年出荷を開始したHBM4より演算速度が20％以上速い。サムスン電子ニュースルームが先月28日に紹介したzHBMは、GPUやAI専用ASICなどの演算装置とメモリを直接垂直積層することでデータ通路を大幅に広げ、熱管理までシステムレベルで最適化し、限られた電力内での効率を最大化する方式だ。サムスン電子は同イベントで、zHBMモックアップとエッジAIに最適化した3D NANDソリューション「zNAND-O」のモックアップを披露した。
ファウンドリ分野では4ナノメートルプロセスを適用したベースダイと超高集積パッケージング技術を公開し、先端パッケージング分野ではシリコンブリッジを活用する「2.3D Cube-E」とチップを垂直積層する「3D Cube-H」を展示した。
