في عصر التقدم السريع للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء اليوم، أصبح عرض النطاق الترددي للذاكرة عنق زجاجة حرج يحد من القدرة الحاسوبية - وهو ما يطلق عليه القطاع في كثير من الأحيان مشكلة “جدار الذاكرة”. تخيل قدرة وحدة معالجة الرسومات على الحوسبة كخط تجميع فائق للمصنع، بينما توفر الذاكرة التقليدية “أنبوب توريد المواد الخام” الضيق فقط، مما يترك موارد الحوسبة باهظة الثمن معطلة وتنتظر البيانات. هذا هو التحدي الأساسي الذي يواجه تدريب الذكاء الاصطناعي اليوم. HBM4 (ذاكرة النطاق الترددي العالي 4) هنا لتحطيم عنق الزجاجة هذا إلى الأبد، مما يوفر العمود الفقري للتخزين الأساسي لانفجار الحوسبة المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
ما هو HBM4؟
ذاكرة النطاق الترددي العالي وُلدت لحل مشكلة “جدار الذاكرة” من خلال زيادة عرض النطاق الترددي للذاكرة لإطلاق طاقة الحوسبة. وهي تتبنى فلسفة تصميم مختلفة تماماً عن الذاكرة التقليدية - تكديس العديد من رقائق DRAM بشكل عمودي وتوصيلها بسرعة عالية باستخدام تقنية عبر السيليكون (TSV)، مما يحقق عرضاً هائلاً لنقل البيانات ضمن مساحة مادية صغيرة للغاية. منذ الجيل الأول من HBM في عام 2013 وحتى اليوم، تطورت هذه العائلة على مدار أكثر من عقد من الزمان، و HBM4 هو أحدث إنجازاتها.
HBM4 هي تقنية ذاكرة HBM4 من الجيل السادس ذات النطاق الترددي العالي، والتي تم إصدارها رسميًا باسم معيار JESD270-4 من قبل JEDEC في أبريل 2025. وباعتبارها خليفة HBM3/HBM3E، فهي مصممة خصيصًا لتدريب الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء ووحدات معالجة الرسومات المتطورة في مركز البيانات. وهي تواصل البنية المكدّسة ثلاثية الأبعاد لعائلة HBM، حيث تقوم بتكديس العديد من رقائق DRAM عمودياً ودمجها مع قالب قاعدة منطقية لتحقيق كثافة نطاق ترددي عالية للغاية وتغليف مضغوط، مما أكسبها لقب “مخزن الحبوب الفائق” لحوسبة الذكاء الاصطناعي.
ما الذي يجعل HBM4 قويًا للغاية؟
مقارنةً بالجيل السابق من HBM3E، يقدم HBM4 قفزة شاملة في الأداء. يمنحك الجدول أدناه نظرة سريعة على التغييرات الأساسية:
| المواصفات | HBM3 | HBM4 | التحسينات |
|---|---|---|---|
| عرض الواجهة | 1024 بت | 2048 بت | مضاعفة |
| عرض النطاق الترددي القياسي | ~حوالي 819 جيجابايت/ثانية | 2 تيرابايت/ثانية | ~2.4× |
| القنوات المستقلة | 16 | 32 | مضاعفة |
| السعة القصوى لكل كومة | 24 جيجا بايت (8 عالي) | 64 جيجا بايت (16 - عالي) | ~2.7× |
| جهد التشغيل | ثابت ~ 1.1 فولت | VDQ 0.7-0.9 فولت، VDDC 1.0-1.05 فولت | أكثر مرونة وكفاءة |
والآن، دعنا نحلل ما تعنيه هذه الأرقام حقاً.
واجهة أوسع، عرض نطاق ترددي أعلى
يضاعف HBM4 واجهة البيانات لكل حزمة من 1024 بت إلى 2048 بت. ماذا يعني هذا؟ تحتوي ذاكرة DDR5 الأكثر تقدمًا اليوم على واجهة أحادية القناة بعرض 64 بت فقط. وهذا يعني أن مكدس HBM4 واحد لديه عرض نطاق ترددي مكافئ ل 32 قناة DDR5 تعمل في وقت واحد. مع مضاعفة عرض الواجهة، يتضاعف عرض النطاق الترددي الإجمالي تلقائيًا حتى بنفس معدل البيانات. وغالبًا ما تعمل منتجات البائعين الفعلية بسرعات أعلى، لذا يمكن أن يتجاوز عرض النطاق الترددي النهائي 2 تيرابايت/ثانية بسهولة، حتى يصل إلى أكثر من 3 تيرابايت/ثانية.
المزيد من القنوات، جدولة بيانات أكثر مرونة
يزداد عدد القنوات من 16 إلى 32 قناة، وتتضمن كل قناة قناتين زائفتين. يمكن اعتبار القنوات على أنها “ممرات” مستقلة داخل الذاكرة - المزيد من القنوات يعني أن النظام يمكنه إصدار المزيد من طلبات الوصول إلى الذاكرة بشكل متزامن دون تداخل مع بعضها البعض. وهذا ملائم بشكل خاص لعمليات المصفوفة المتوازية على نطاق واسع في حوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يقلل بشكل كبير من تنازع الوصول ويحسن عرض النطاق الترددي الفعال.
سعة أكبر، تحمل الطراز بأكمله
من خلال زيادة طبقات مكدس ذاكرة DRAM من 8 إلى 16 كحد أقصى، يمكن أن تصل مكدس ذاكرة HBM4 واحد إلى 64 جيجابايت. في المنتجات الفعلية، يدمج مسرع الذكاء الاصطناعي عادةً 4 إلى 8 مكدسات HBM، مما يعني أن إجمالي سعة الذاكرة يمكن أن يتجاوز بسهولة 256 جيجابايت أو حتى 512 جيجابايت. بالنسبة للنماذج الكبيرة التي تبلغ تريليون معيار كبير، تسمح هذه السعة لمعلمات النموذج والنتائج الوسيطة بالإقامة بالكامل في ذاكرة عالية السرعة، مما يلغي عمليات النقل المتكررة من ذاكرة VRAM أو ذاكرة النظام الأبطأ.
جهد أقل، كفاءة طاقة أفضل
يقدم HBM4 إدارة جهد أكثر دقة. يمكن ضبط جهد الإدخال/الإخراج VDDQ بين 0.7 فولت و0.9 فولت، ويمكن تحديد الجهد الأساسي VDDC بين 1.0 فولت و1.05 فولت. تقلل الفولتية المنخفضة من استهلاك الطاقة بشكل مباشر. وفقًا لبيانات البائع، فإن طاقة HBM4 لكل بتة منقولة أقل بحوالي 401 تيرابايت 6 تيرابايت من HBM3E. بالنسبة لمراكز البيانات الكبيرة، هذا يعني فواتير كهرباء أقل ومتطلبات تبريد أقل.
ميزة أمان جديدة: DRFM
يضيف HBM4 أيضًا ميزة موثوقية مهمة - إدارة التحديث الموجه (DRFM). فهي تدافع بفعالية ضد هجمات “مطرقة الصفوف”، وهي ثغرة أمنية حيث تتسبب القراءة والكتابة المتكررة والسريعة لصفوف الذاكرة المتجاورة في حدوث انقلابات بت في الصفوف المجاورة. تقوم DRFM بتحديد تلك الصفوف بذكاء وتحديثها بشكل انتقائي، مما يعزز بشكل كبير من أمان الذاكرة وسلامة البيانات.
ما هي الإنجازات التقنية الرئيسية في HBM4؟
الترابط الهجين
يُنظر إلى الترابط الهجين على أنه الحل الثوري التالي في تغليف الذاكرة. تستخدم تقنية النتوءات الدقيقة التقليدية نتوءات معدنية بمقياس ميكرون لتوصيل الرقائق، مع درجة ميل تبلغ حوالي 10 ميكرومتر - وهو قيد مادي يمنع التراص عالي الكثافة ونقل الإشارة بشكل أسرع. يعمل الربط الهجين على التخلص من هذه النتوءات تمامًا، حيث يقوم بإعداد الأسطح النحاسية للشريحتين لتكون مسطحة ونظيفة ذريًا، ثم يجعلها على اتصال مباشر بحيث تنتشر ذرات النحاس وتندمج تحت درجة الحرارة والضغط.
ووفقًا لبيانات الاختبار التي نشرتها سامسونج، يمكن للترابط الهجين أن يقلل من درجة التوصيل البيني بين الرقاقة والرقاقة إلى أقل من 10 ميكرومتر، مما يزيد من كثافة التوصيل البيني بعدة أضعاف إلى عشرات المرات، مع توفير مقاومة أقل ومسارات إشارة أقصر وتبديد أفضل للحرارة. تُظهر بيانات سامسونج المقاسة أن الترابط الهجين بدون رباط يمكن أن يزيد من ارتفاع مكدس HBM بمقدار الثلث ويقلل المقاومة الحرارية بمقدار 20%. ومع ذلك، نظرًا لأن معدات الربط الهجين مكلفة (تقريبًا ضعف معدات الربط التقليدية) ولا يزال إنتاج الإنتاج الضخم بحاجة إلى التحسين، لم يتم تطبيق هذه التقنية بعد على منتجات HBM4 الحالية ذات الحجم الكبير. قامت سامسونج بشحن عينات HBM 16-Hi HBM على أساس الترابط الهجين إلى العملاء، ومن المتوقع أن يبدأ الاعتماد التجاري تدريجياً من HBM4E (النسخة المحسنة من HBM4).
الواجهة الموزعة وبنية القناة الزائفة
يتبنى HBM4 تصميمًا بـ 32 قناة مستقلة تمامًا - ضعف تصميم HBM3 - وكل قناة مزودة بقناتين زائفتين، مما يدعم 32 وضع DQ. تكمن ميزة هذه البنية الموزعة في أنها لا تتطلب أن تعمل جميع القنوات بشكل متزامن. يمكن لكل قناة التعامل مع طلبات البيانات بشكل مستقل، مما يحسن بشكل كبير من كفاءة الوصول المتوازي. وهذا مناسب بشكل خاص لعمليات الموتر وأنماط الوصول إلى البيانات غير المنتظمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
مقارنةً بالتصميم أحادي القناة للذاكرة التقليدية، فإن بنية HBM4 متعددة القنوات تشبه توسيع طريق سريع أحادي المسار إلى 32 طريقاً سريعاً مستقلاً متعدد المسارات، كل منها قادر على نقل البيانات بكفاءة في نفس الوقت - مما يقضي تماماً على اختناقات حركة البيانات ويمكّن وحدات معالجة الرسومات من الاستفادة الكاملة من طاقة الحوسبة بشكل أكبر.
تصميم ذو واجهة عريضة، تصميم منخفض الطاقة
تستخدم HBM4 استراتيجية “الواجهة فائقة الاتساع + تردد الساعة المنخفض نسبيًا” لتحقيق نطاق ترددي عالٍ للغاية مع الحفاظ على كثافة الطاقة منخفضة. غالبًا ما تزيد الذاكرة التقليدية من عرض النطاق الترددي عن طريق رفع ترددات الساعة، مما يؤدي إلى استهلاك طاقة أعلى بشكل حاد. تقوم ذاكرة HBM4 بالعكس: مع ناقل بيانات عريض 2048 بت، فإنها توفر عدة أضعاف عرض النطاق الترددي للذاكرة التقليدية بترددات متواضعة نسبيًا. يقلل هذا التصميم من طاقة HBM4 لكل بت بمقدار 30-401 تيرابايت لكل بت، وهي ميزة كبيرة في الاتجاه نحو خفض تكلفة الذكاء الاصطناعي وتحسين الكفاءة.
بالإضافة إلى ذلك، يدعم HBM4 تحسين جهد VDDQ الخاص بالبائع (قابل للتعديل بين 0.7 فولت و0.9 فولت)، مما يزيد من تحسين كفاءة الطاقة. يسمح ذلك لعمليات نشر مراكز البيانات على نطاق واسع بالتحكم الفعال في إجمالي الطاقة وخفض تكاليف التشغيل. في الوقت نفسه، تحافظ HBM4 على التوافق مع وحدات تحكم HBM3 - يمكن لوحدة تحكم واحدة دعم كلا جيلي الذاكرة، مما يقلل من عائق ترقيات النظام.
تقدم HBM4 وخرائط طريق العمالقة الثلاثة
سامسونج هي أول شركة مصنعة في العالم تعلن عن إنتاج HBM4 على نطاق واسع. أعلنت سامسونج للإلكترونيات في 12 فبراير 2026، أنها بدأت أول إنتاج تجاري عالمي ضخم من HBM4 وبدأت شحنات العملاء، باستخدام قالب منطقي 4 نانومتر وتقنية التكديس 12-Hi، مما يوفر معدل بيانات 11.7 جيجابت في الثانية وعرض نطاق ترددي 3.3 تيرابايت/ثانية - وهو ما يتجاوز بكثير معيار JEDEC البالغ 8 جيجابت في الثانية و2 تيرابايت/ثانية. تخطط سامسونج لطرح عينات HBM4E في النصف الثاني من عام 2026 لمزيد من التحسينات في الأداء، مع تطوير نسخة مكدسة ذات 16-أعلى توسع سعة كل حزمة إلى 48 جيجابايت، مما يمهد الطريق للجيل القادم من مسرعات الذكاء الاصطناعي.
تحرز SK Hynix تقدمًا سريعًا في مجال HBM4. فوفقًا لخارطة طريق التكنولوجيا الخاصة بها، فإنها تخطط لإطلاق منتج HBM4 مكدس 16-Hi في عام 2026 بسعة 48 جيجابايت وترقية عرض الواجهة الموحدة إلى 2048 بت. على الرغم من أن الشركة تستثمر بنشاط في تقنيات التعبئة والتغليف من الجيل التالي مثل الترابط الهجين، إلا أن عينات 16-Hi التي عرضتها حتى الآن لا تزال تستخدم تقنية MR-MUF الناضجة. تخطط SK Hynix لزيادة الإنتاج بكميات كبيرة في عام 2026، وتعمل عن كثب مع عملاء رئيسيين مثل NVIDIA وAMD.
أكدت شركة Micron Technology أن ذاكرتها HBM4 دخلت مرحلة الإنتاج الضخم في الربع الأول من عام 2026، حيث بلغت الشحنات الأولية 36 جيجابايت من إصدارات 12-Hi التي توفر أكثر من 2.8 تيرابايت/ثانية من عرض النطاق الترددي للذاكرة. سيتم تصميم المنتج خصيصًا لمنصة فيرا روبن من NVIDIA لدعم الجيل التالي من تدريب الذكاء الاصطناعي في مركز البيانات. إن استراتيجية “التخصيص حسب الطلب” هذه تضع ميكرون في مكانة مواتية ضمن شرائح عملاء محددة.
كيف ستعمل HBM4 على تمكين الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء؟
قيادة الجيل التالي من مسرعات الذكاء الاصطناعي
لقد أصبح HBM4 الذاكرة القياسية لوحدات معالجة الرسومات في مركز البيانات من الجيل التالي. يتبنى جميع بائعي شرائح الذكاء الاصطناعي الرئيسيين - NVIDIA وAMD وIntel - HBM4 عبر أحدث منصات المسرّعات الخاصة بهم. على سبيل المثال، على منصة Vera Rubin من NVIDIA، مع ثماني حزم HBM4، يمكن أن يصل عرض النطاق الترددي النظري للذاكرة إلى 22 تيرابايت/ثانية، وبسعة ذاكرة تبدأ من 288 جيجابايت، فإنها توفر مساحة وقنوات بيانات واسعة لتدريب نماذج كبيرة تبلغ تريليون معيار. كما تخطط سلسلة Instinct MI400 من الجيل التالي من AMD لتكوينات HBM4 القوية: سيحتوي طراز MI455X على 12 حزمة HBM4، بسعة إجمالية تبلغ 432 جيجابايت ونطاق ترددي يبلغ 19.6 تيرابايت/ثانية، وتستهدف مهام التدريب والاستدلال على الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق التي تتطلب ذاكرة ونطاق ترددي كثيف. بالإضافة إلى ذلك، سيعتمد الجيل التالي من مسرع الذكاء الاصطناعي Jaguar Shores من إنتل على تقنية HBM4 - في حين لم يتم الكشف عن أرقام النطاق الترددي والسعة المحددة، فإن الانضمام إلى نظام HBM4 هو اتجاه واضح.
تمكين التدريب على نماذج كبيرة بدون قيود الذاكرة
يُعد التدريب التوليدي للذكاء الاصطناعي التوليدي، خاصةً للنماذج اللغوية الكبيرة التي تحتوي على مئات المليارات أو حتى تريليونات من المعلمات، هو سيناريو التطبيق الأساسي ل HBM4. تتطلب هذه النماذج معالجة متزامنة لمجموعات ضخمة من المعلمات والبيانات، مما يضع متطلبات شديدة الصعوبة على عرض النطاق الترددي للذاكرة وسعتها. تعني سعة الذاكرة التي تتراوح بين 288 و384 جيجابايت لكل بطاقة مسرع التي توفرها HBM4 أن بطاقة واحدة يمكنها الاحتفاظ بمعلمات نموذجية كبيرة ونوافذ سياق طويلة كانت تتطلب في السابق بطاقات متعددة تعمل معًا. وهذا يلغي الحاجة إلى تقسيم البيانات بشكل متكرر عبر البطاقات أثناء التدريب، مما يؤدي إلى تجنب نفقات الاتصال الزائدة وخسائر الكفاءة الناتجة عن تقاسم النموذج، وبالتالي تقصير دورات التدريب بشكل كبير. في النشر الفعلي لخدمة الذكاء الاصطناعي الفعلي، يمكن لـ HBM4 تحسين أداء الاستدلال على النماذج الكبيرة بأكثر من 69%.
تسريع البحث العلمي والمحاكاة
في مجال الحوسبة عالية الأداء، يوفر HBM4 بنية تحتية مهمة للحوسبة العلمية التي تتطلب إنتاجية هائلة للبيانات. وسواء كان الأمر يتعلق بالتنبؤ بالطقس أو محاكاة الحوسبة الكمية أو تحليل تسلسل الجينوم، فكلها تعتمد على أنظمة ذاكرة ذات نطاق ترددي عالٍ وسعة عالية. خذ على سبيل المثال التنبؤ بالطقس: تولد محطات الطقس العالمية والأقمار الصناعية والرادارات كميات هائلة من البيانات في الوقت الحقيقي كل لحظة. يمكن ل HBM4 معالجة تدفقات البيانات هذه بسرعة، مما يسمح للحواسيب العملاقة بإكمال حسابات نموذج الغلاف الجوي الأكثر تفصيلاً في وقت أقل، وبالتالي تحسين دقة وسرعة الإنذار المبكر لتوقعات الطقس القاسية. في تسلسل الجينوم، يمكن لـ HBM4 مقارنة وتحليل ملايين التسلسلات الجينية في وقت واحد، مما يسرع من تحديد الجينات المرتبطة بالأمراض وأهداف الأدوية، مما يوفر وقتًا ثمينًا لتطوير أدوية جديدة.
توسيع نطاق الرسومات عالية الجودة والتصور الاحترافي
على الرغم من أن بطاقات الرسومات الاستهلاكية اليوم تستخدم بشكل أساسي ذاكرة GDDR، إلا أن سلسلة HBM كانت دائماً خياراً محتملاً لمحطات عمل الرسومات الاحترافية وبطاقات الألعاب من الدرجة الأولى نظراً لنطاقها الترددي الفائق واستهلاكها المنخفض للطاقة. مع انخفاض تكاليف إنتاج HBM4 على نطاق واسع تدريجيًا، قد يستمتع المستخدمون العاديون يومًا ما بتجارب إنشاء محتوى أكثر سلاسة وكفاءة في سيناريوهات مثل ألعاب 8K والعرض في الوقت الفعلي وتحرير الفيديو. بالنسبة للمحترفين الذين يتعاملون مع مقاطع الفيديو فائقة الدقة والنمذجة ثلاثية الأبعاد المعقدة، ستقلل HBM4 من أوقات انتظار العرض بشكل كبير، مما يجعل العملية الإبداعية أكثر سلاسة وطبيعية.
تحقق HBM4، وهي تقنية الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي من الجيل السادس، قفزة مزدوجة في عرض النطاق الترددي والسعة من خلال الواجهة فائقة الاتساع 2048 بت، والبنية ذات 32 قناة، وتقنية الترابط الهجين. إنها حل ذاكرة رئيسي لاختراق عنق زجاجة “جدار الذاكرة”. فهي لا توفر فقط دعمًا قويًا للتخزين لتدريب الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء ووحدات معالجة الرسومات المتطورة في مركز البيانات، بل إنها تمثل أيضًا بداية حقبة جديدة تدخل فيها تكنولوجيا الذاكرة عصر الترابط الهجين والتكديس ثلاثي الأبعاد. مع تسويق HBM4 على نطاق واسع واستمرار نضج تقنيته على نطاق واسع، لدينا كل الأسباب التي تجعلنا نعتقد أن قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي ستشهد طفرة جديدة من النمو، مما يفتح المزيد من التقنيات المتطورة وسيناريوهات التطبيقات، ويحدث تغييرات هائلة في تطور المجتمع البشري.
