{"id":17133,"date":"2026-04-22T11:35:58","date_gmt":"2026-04-22T03:35:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=17133"},"modified":"2026-04-22T11:36:04","modified_gmt":"2026-04-22T03:36:04","slug":"hbm4-the-memory-revolution-in-the-age-of-ai-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/news\/hbm4-the-memory-revolution-in-the-age-of-ai-computing\/","title":{"rendered":"HBM4: Die Speicherrevolution im Zeitalter des AI-Computing"},"content":{"rendered":"
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In der heutigen, schnell voranschreitenden \u00c4ra der k\u00fcnstlichen Intelligenz und des High-Performance-Computing hat sich die Speicherbandbreite zu einem kritischen Engpass entwickelt, der die Rechenleistung einschr\u00e4nkt - was in der Branche oft als \u201cMemory Wall\u201d-Problem bezeichnet wird. Stellen Sie sich die Rechenleistung des Grafikprozessors wie ein Flie\u00dfband vor, w\u00e4hrend der herk\u00f6mmliche Speicher nur eine schmale \u201cRohstoffzufuhrleitung\u201d bietet, so dass teure Rechenressourcen im Leerlauf auf Daten warten. Dies ist die zentrale Herausforderung, vor der das KI-Training heute steht. HBM4 (High Bandwidth Memory 4) ist hier, um diesen Engpass ein f\u00fcr alle Mal zu beseitigen und das wesentliche Speicherr\u00fcckgrat f\u00fcr die KI-getriebene Rechenexplosion bereitzustellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist HBM4?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hoher Bandbreitenspeicher<\/span><\/a> wurde entwickelt, um das Problem der \u201cSpeicherwand\u201d zu l\u00f6sen, indem die Speicherbandbreite erh\u00f6ht wird, um Rechenleistung freizusetzen. Er verfolgt eine Designphilosophie, die sich v\u00f6llig von der herk\u00f6mmlicher Speicher unterscheidet: Mehrere DRAM-Chips werden vertikal gestapelt und mithilfe der Through-Silicon Via (TSV)-Technologie mit hoher Geschwindigkeit miteinander verbunden, wodurch eine enorme Daten\u00fcbertragungsbreite bei extrem geringem Platzbedarf erreicht wird. Von der ersten HBM-Generation im Jahr 2013 bis heute hat sich diese Familie \u00fcber mehr als ein Jahrzehnt weiterentwickelt, und HBM4 ist ihr j\u00fcngster Meilenstein.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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HBM4 ist die sechste Generation der High-Bandwidth-Memory-Technologie, die offiziell als JESD270-4-Norm<\/span><\/a> von JEDEC im April 2025. Als Nachfolger von HBM3\/HBM3E ist er speziell f\u00fcr KI-Training, High-Performance-Computing und High-End-GPUs in Rechenzentren entwickelt worden. Er setzt die 3D-Stapelarchitektur der HBM-Familie fort, bei der mehrere DRAM-Chips vertikal gestapelt und mit einem Logik-Basis-Die integriert werden, um eine extrem hohe Bandbreitendichte und eine kompakte Bauweise zu erreichen, was ihm in der Branche den Spitznamen \u201cSuperkornspeicher\u201d f\u00fcr KI-Rechner eingebracht hat.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was macht HBM4 so leistungsf\u00e4hig?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im Vergleich zur Vorg\u00e4ngergeneration HBM3E bietet HBM4 einen umfassenden Leistungssprung. Die folgende Tabelle gibt Ihnen einen schnellen \u00dcberblick \u00fcber die wichtigsten \u00c4nderungen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Spezifikation<\/th>HBM3<\/th>HBM4<\/th>Verbesserung<\/th><\/tr><\/thead>
Breite der Schnittstelle<\/td>1024 Bit<\/td>2048 Bit<\/td>Doppeltes<\/td><\/tr>
Standard-Bandbreite<\/td>~819 GB\/s<\/td>2 TB\/s<\/td>~2.4\u00d7<\/td><\/tr>
Unabh\u00e4ngige Kan\u00e4le<\/td>16<\/td>32<\/td>Doppeltes<\/td><\/tr>
Maximale Kapazit\u00e4t pro Stapel<\/td>24 GB (8-Hi)<\/td>64 GB (16-Hi)<\/td>~2.7\u00d7<\/td><\/tr>
Betriebsspannung<\/td>Fest ~1,1V<\/td>VDDQ 0,7-0,9V, VDDC 1,0-1,05V<\/td>Mehr Flexibilit\u00e4t, mehr Effizienz<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Lassen Sie uns nun aufschl\u00fcsseln, was diese Zahlen wirklich bedeuten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Breitere Schnittstelle, h\u00f6here Bandbreite<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 verdoppelt die Datenschnittstelle pro Stack von 1024 Bit auf 2048 Bit. Was bedeutet das? Der modernste DDR5-Speicher hat heute eine Schnittstellenbreite von nur 64 Bit pro Kanal. Das bedeutet, dass ein HBM4-Stapel die entsprechende Bandbreite von 32 gleichzeitig arbeitenden DDR5-Kan\u00e4len hat. Durch die Verdoppelung der Schnittstellenbreite verdoppelt sich die Gesamtbandbreite automatisch, selbst bei gleicher Datenrate. Und die Produkte der Hersteller laufen oft mit h\u00f6heren Geschwindigkeiten, so dass die endg\u00fcltige Bandbreite leicht 2 TB\/s \u00fcbersteigen und sogar \u00fcber 3 TB\/s erreichen kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Mehr Kan\u00e4le, flexiblere Datenplanung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Anzahl der Kan\u00e4le steigt von 16 auf 32, und jeder Kanal umfasst zwei Pseudokan\u00e4le. Kan\u00e4le kann man sich als unabh\u00e4ngige \u201cSpuren\u201d innerhalb des Speichers vorstellen - mehr Kan\u00e4le bedeuten, dass das System mehr Speicherzugriffsanfragen gleichzeitig stellen kann, ohne sich gegenseitig zu behindern. Dies ist besonders f\u00fcr die massiv parallelen Matrixoperationen in der KI-Datenverarbeitung von Vorteil, da die Zugriffskonflikte erheblich reduziert und die effektive Bandbreite verbessert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Gr\u00f6\u00dferes Fassungsverm\u00f6gen, h\u00e4lt das gesamte Modell<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Durch die Erh\u00f6hung der DRAM-Stapel von maximal 8 auf 16 Schichten kann ein einzelner HBM4-Speicherstapel bis zu 64 GB erreichen. In aktuellen Produkten sind in einem KI-Beschleuniger in der Regel 4 bis 8 HBM-Stacks integriert, was bedeutet, dass die Gesamtspeicherkapazit\u00e4t leicht 256 GB oder sogar 512 GB \u00fcbersteigen kann. Bei gro\u00dfen Modellen mit Billionen von Parametern erm\u00f6glicht eine solche Kapazit\u00e4t, dass Modellparameter und Zwischenergebnisse vollst\u00e4ndig im Hochgeschwindigkeitsspeicher gespeichert werden, wodurch h\u00e4ufige \u00dcbertragungen aus dem langsameren VRAM oder Systemspeicher vermieden werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Niedrigere Spannung, bessere Energieeffizienz<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 f\u00fchrt ein verfeinertes Spannungsmanagement ein. Die E\/A-Spannung VDDQ kann zwischen 0,7 V und 0,9 V eingestellt werden, und die Kernspannung VDDC kann zwischen 1,0 V und 1,05 V gew\u00e4hlt werden. Niedrigere Spannungen reduzieren direkt den Stromverbrauch. Nach Herstellerangaben ist der Energieverbrauch von HBM4 pro \u00fcbertragenem Bit um etwa 40% niedriger als bei HBM3E. F\u00fcr gro\u00dfe Rechenzentren bedeutet dies niedrigere Stromrechnungen und einen geringeren K\u00fchlungsbedarf.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Neue Sicherheitsfunktion: DRFM<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 f\u00fcgt au\u00dferdem ein wichtiges Zuverl\u00e4ssigkeitsmerkmal hinzu: Directed Refresh Management (DRFM). Es bietet wirksamen Schutz vor Row-Hammer\u201c-Angriffen, einer Sicherheitsl\u00fccke, bei der das wiederholte und schnelle Lesen und Schreiben benachbarter Speicherzeilen zu Bit-Flips in benachbarten Zeilen f\u00fchrt. DRFM identifiziert diese Zeilen auf intelligente Weise und aktualisiert sie selektiv, wodurch die Speichersicherheit und Datenintegrit\u00e4t erheblich verbessert wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was sind die wichtigsten technischen Durchbr\u00fcche bei HBM4?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Hybride Bindung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Das Hybridbonding gilt als die n\u00e4chste revolution\u00e4re L\u00f6sung f\u00fcr die Speicherverpackung. Bei der herk\u00f6mmlichen Mikrobump-Technologie werden Metallbumps im Mikrometerbereich verwendet, um Chips mit einem Abstand von etwa 10 \u03bcm zu verbinden - eine physikalische Beschr\u00e4nkung, die eine h\u00f6here Stapeldichte und eine schnellere Signal\u00fcbertragung verhindert. Beim Hybrid-Bonding werden diese Bumps vollst\u00e4ndig eliminiert, indem die Kupferoberfl\u00e4chen zweier Chips so vorbereitet werden, dass sie atomar flach und sauber sind, und dann in direkten Kontakt gebracht werden, so dass die Kupferatome unter Temperatur und Druck diffundieren und verschmelzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Laut den von Samsung ver\u00f6ffentlichten Testdaten kann das Hybrid-Bonding den Chip-to-Chip-Verbindungsabstand auf unter 10\u03bcm verringern und so die Verbindungsdichte um ein Vielfaches bis Zehnfaches erh\u00f6hen, w\u00e4hrend es gleichzeitig einen geringeren Widerstand, k\u00fcrzere Signalwege und eine bessere W\u00e4rmeableitung bietet. Samsungs Messdaten zeigen, dass das sto\u00dffreie Hybridbonden die HBM-Stapelh\u00f6he um ein Drittel erh\u00f6hen und den W\u00e4rmewiderstand um 20% reduzieren kann. Da die Ausr\u00fcstung f\u00fcr das Hybrid-Bonding jedoch kostspielig ist (etwa doppelt so teuer wie herk\u00f6mmliche Bonder) und die Ausbeute bei der Massenproduktion noch verbessert werden muss, wurde diese Technologie bisher noch nicht bei aktuellen HBM4-Produkten eingesetzt, die in gro\u00dfen St\u00fcckzahlen produziert werden. Samsung hat 16-Hi-HBM-Muster, die auf Hybrid-Bonding basieren, an Kunden ausgeliefert, und es wird erwartet, dass die kommerzielle Einf\u00fchrung schrittweise mit HBM4E (der verbesserten Version von HBM4) beginnt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Verteilte Schnittstelle und Pseudokanal-Architektur<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 verwendet ein Design mit 32 vollst\u00e4ndig unabh\u00e4ngigen Kan\u00e4len - doppelt so viele wie bei HBM3 - und jeder Kanal ist mit 2 Pseudokan\u00e4len ausgestattet, die 32 DQ-Modi unterst\u00fctzen. Der Vorteil dieser verteilten Architektur ist, dass nicht alle Kan\u00e4le synchron arbeiten m\u00fcssen. Jeder Kanal kann Datenanforderungen unabh\u00e4ngig voneinander verarbeiten, was die Effizienz des parallelen Zugriffs erheblich verbessert. Dies eignet sich besonders gut f\u00fcr Tensoroperationen und unregelm\u00e4\u00dfige Datenzugriffsmuster beim Training von KI-Modellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Verglichen mit dem Einkanal-Design herk\u00f6mmlicher Speicher ist die Mehrkanal-Architektur von HBM4 wie eine Erweiterung einer einspurigen Autobahn in 32 unabh\u00e4ngige mehrspurige Autobahnen, die alle gleichzeitig Daten effizient \u00fcbertragen k\u00f6nnen - so werden Datenstaus vollst\u00e4ndig beseitigt und GPUs k\u00f6nnen ihre Rechenleistung besser ausnutzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wide-Interface, Low-Power-Design<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 nutzt die Strategie \u201cultrabreite Schnittstelle + relativ niedrige Taktfrequenz\u201d, um eine extrem hohe Bandbreite zu erreichen und gleichzeitig die Leistungsdichte niedrig zu halten. Bei herk\u00f6mmlichen Speichern wird die Bandbreite oft durch eine Erh\u00f6hung der Taktfrequenzen erh\u00f6ht, was zu einem deutlich h\u00f6heren Stromverbrauch f\u00fchrt. HBM4 macht das Gegenteil: Mit einem 2048-Bit breiten Datenbus bietet es ein Vielfaches der Bandbreite von herk\u00f6mmlichem Speicher bei relativ bescheidenen Frequenzen. Durch dieses Design wird der Energieverbrauch von HBM4 pro Bit um 30-40% reduziert, ein bedeutender Vorteil im Trend zur Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung bei KI.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Dar\u00fcber hinaus unterst\u00fctzt HBM4 eine herstellerspezifische VDDQ-Spannungsoptimierung (einstellbar zwischen 0,7 V und 0,9 V), wodurch die Energieeffizienz weiter verbessert wird. Dies erm\u00f6glicht es gro\u00dfen Rechenzentren, den Gesamtstromverbrauch effektiv zu kontrollieren und die Betriebskosten zu senken. Gleichzeitig beh\u00e4lt HBM4 die Abw\u00e4rtskompatibilit\u00e4t mit HBM3-Controllern bei - ein einziger Controller kann beide Speichergenerationen unterst\u00fctzen, was die H\u00fcrde f\u00fcr System-Upgrades senkt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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HBM4 Fortschritte und Fahrpl\u00e4ne der drei Giganten<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Samsung ist der erste Hersteller der Welt, der die Massenproduktion von HBM4 ank\u00fcndigt. Samsung Electronics gab am 12. Februar 2026 bekannt, dass das Unternehmen die weltweit erste kommerzielle Massenproduktion von HBM4 gestartet und mit der Auslieferung an Kunden begonnen hat. Dabei werden ein 4-nm-Logikchip und die 12-Hi-Stacking-Technologie verwendet, die eine Datenrate von 11,7 Gbit\/s und eine Bandbreite von 3,3 TB\/s liefern - und damit den JEDEC-Standard von 8 Gbit\/s und 2 TB\/s weit \u00fcbertreffen. Samsung plant die Einf\u00fchrung von HBM4E-Mustern in der zweiten H\u00e4lfte des Jahres 2026, um die Leistung weiter zu verbessern. Au\u00dferdem wird eine 16-Hi-Stacking-Version entwickelt, die die Kapazit\u00e4t pro Stack auf 48 GB erweitert und den Weg f\u00fcr KI-Beschleuniger der n\u00e4chsten Generation ebnet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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SK Hynix macht rasche Fortschritte im Bereich HBM4. Laut seiner Technologie-Roadmap plant das Unternehmen, im Jahr 2026 ein gestapeltes 16-Hi-HBM4-Produkt mit einer Kapazit\u00e4t von 48 GB und einem einheitlichen Schnittstellenbreiten-Upgrade auf 2048 Bit auf den Markt zu bringen. Obwohl das Unternehmen aktiv in Packaging-Technologien der n\u00e4chsten Generation wie Hybrid Bonding investiert, verwenden die bisher gezeigten 16-Hi-Muster immer noch seine ausgereifte MR-MUF-Technologie. SK Hynix plant, die Massenproduktion im Jahr 2026 hochzufahren und arbeitet dabei eng mit Gro\u00dfkunden wie NVIDIA und AMD zusammen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Micron Technology hat best\u00e4tigt, dass sein HBM4-Speicher im ersten Quartal 2026 in die Massenproduktion geht. Die ersten Lieferungen sind 36 GB 12-Hi-Versionen mit einer Speicherbandbreite von \u00fcber 2,8 TB\/s. Das Produkt wird speziell f\u00fcr die Vera Rubin-Plattform von NVIDIA entwickelt, um das KI-Training der n\u00e4chsten Generation in Rechenzentren zu unterst\u00fctzen. Mit dieser \u201ckundenspezifischen On-Demand\u201d-Strategie positioniert sich Micron vorteilhaft in bestimmten Kundensegmenten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Wie wird HBM4 die KI und das High-Performance-Computing unterst\u00fctzen?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die n\u00e4chste Generation von KI-Beschleunigern<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM4 ist zum Standardspeicher f\u00fcr Rechenzentrums-GPUs der n\u00e4chsten Generation geworden. Die gro\u00dfen Anbieter von KI-Chips - NVIDIA, AMD und Intel - setzen HBM4 in ihren neuesten Beschleunigerplattformen ein. Auf der Vera Rubin-Plattform von NVIDIA beispielsweise k\u00f6nnte die theoretische Speicherbandbreite mit acht HBM4-Stacks 22 TB\/s erreichen, und mit einer anf\u00e4nglichen Speicherkapazit\u00e4t von 288 GB bietet sie reichlich Platz und Datenkan\u00e4le f\u00fcr das Training gro\u00dfer Modelle mit Billionen von Parametern. AMDs Instinct MI400-Serie der n\u00e4chsten Generation sieht ebenfalls robuste HBM4-Konfigurationen vor: Das Modell MI455X wird \u00fcber 12 HBM4-Stacks mit einer Gesamtkapazit\u00e4t von 432 GB und einer Bandbreite von 19,6 TB\/s verf\u00fcgen und zielt auf speicher- und bandbreitenintensive KI-Trainings- und Inferenzaufgaben in gro\u00dfem Ma\u00dfstab ab. Dar\u00fcber hinaus wird Intels KI-Beschleuniger der n\u00e4chsten Generation, Jaguar Shores, ebenfalls die HBM4-Technologie einsetzen. Zwar wurden keine spezifischen Zahlen zu Bandbreite und Kapazit\u00e4t bekannt gegeben, doch der Beitritt zum HBM4-\u00d6kosystem ist eine klare Richtung.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Erm\u00f6glichung des Trainings gro\u00dfer Modelle ohne Speicherbeschr\u00e4nkungen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Generatives KI-Training, insbesondere f\u00fcr gro\u00dfe Sprachmodelle mit Hunderten von Milliarden oder sogar Billionen von Parametern, ist das zentrale Anwendungsszenario f\u00fcr HBM4. Diese Modelle erfordern die gleichzeitige Verarbeitung von massiven Parameters\u00e4tzen und Daten, was extrem hohe Anforderungen an die Speicherbandbreite und -kapazit\u00e4t stellt. Die 288-384 GB Speicher pro Beschleunigerkarte, die HBM4 bietet, bedeuten, dass eine einzige Karte gro\u00dfe Modellparameter und lange Kontextfenster speichern kann, f\u00fcr die fr\u00fcher mehrere Karten zusammenarbeiten mussten. Dadurch entf\u00e4llt die Notwendigkeit, die Daten w\u00e4hrend des Trainings h\u00e4ufig auf mehrere Karten aufzuteilen, wodurch der Kommunikationsaufwand und die Effizienzverluste durch die Aufteilung des Modells vermieden werden, was die Trainingszyklen erheblich verk\u00fcrzt. Beim tats\u00e4chlichen Einsatz von KI-Diensten kann HBM4 die Leistung gro\u00dfer Modelle um mehr als 69% verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung und Simulation<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Im High-Performance-Computing bietet HBM4 eine entscheidende Infrastruktur f\u00fcr wissenschaftliche Berechnungen, die einen hohen Datendurchsatz erfordern. Ob Wettervorhersage, Quantencomputer-Simulationen oder Genomsequenzierungsanalysen - sie alle sind auf Speichersysteme mit hoher Bandbreite und Kapazit\u00e4t angewiesen. Beispiel Wettervorhersage: Weltweite Wetterstationen, Satelliten und Radarger\u00e4te erzeugen jeden Moment riesige Mengen an Echtzeitdaten. HBM4 kann diese Datenstr\u00f6me schnell verarbeiten, so dass Supercomputer detailliertere Berechnungen von Atmosph\u00e4renmodellen in k\u00fcrzerer Zeit durchf\u00fchren k\u00f6nnen, was die Genauigkeit und Fr\u00fchwarngeschwindigkeit von Extremwettervorhersagen verbessert. Bei der Genomsequenzierung kann das HBM4 gleichzeitig Millionen von Gensequenzen vergleichen und analysieren und so die Identifizierung von krankheitsrelevanten Genen und Zielstrukturen f\u00fcr Medikamente beschleunigen, was wertvolle Zeit f\u00fcr die Entwicklung neuer Medikamente spart.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ausbau von High-End-Grafiken und professioneller Visualisierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Obwohl Consumer-Grafikkarten heute haupts\u00e4chlich GDDR-Speicher verwenden, war die HBM-Serie aufgrund ihrer ultrahohen Bandbreite und ihres geringen Stromverbrauchs schon immer eine potenzielle Wahl f\u00fcr professionelle Grafik-Workstations und Top-Tier-Gaming-Karten. Da die Kosten f\u00fcr die Massenproduktion von HBM4 allm\u00e4hlich sinken, k\u00f6nnten normale Nutzer eines Tages in den Genuss von reibungsloseren, effizienteren Content-Erstellungserlebnissen in Szenarien wie 8K-Gaming, Echtzeit-Rendering und Videobearbeitung kommen. F\u00fcr Profis, die mit ultrahochaufl\u00f6senden Videos und komplexer 3D-Modellierung arbeiten, wird HBM4 die Wartezeiten beim Rendering deutlich reduzieren und den kreativen Prozess fl\u00fcssiger und nat\u00fcrlicher gestalten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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HBM4, die sechste Generation der Speichertechnologie mit hoher Bandbreite, erreicht einen doppelten Sprung in der Bandbreite und Kapazit\u00e4t durch seine 2048-Bit-Ultrabreitband-Schnittstelle, 32-Kanal-Architektur und Hybrid-Bonding-Technologie. Sie ist eine wichtige Speicherl\u00f6sung, um den \u201cMemory Wall\u201d-Engpass zu durchbrechen. Sie bietet nicht nur leistungsstarke Speicherunterst\u00fctzung f\u00fcr KI-Training, High-Performance-Computing und High-End-GPUs in Rechenzentren, sondern markiert auch den Beginn einer neuen \u00c4ra, in der die Speichertechnologie in das Zeitalter von Hybrid Bonding und 3D-Stacking eintritt. Mit der gro\u00df angelegten Kommerzialisierung von HBM4 und der fortlaufenden Reifung seiner Technologie haben wir allen Grund zu der Annahme, dass die KI-Rechenleistung einen neuen Wachstumsschub erleben wird, der weitere Spitzentechnologien und Anwendungsszenarien freisetzt und enorme Ver\u00e4nderungen in der Entwicklung der menschlichen Gesellschaft mit sich bringt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die \u201cSpeicherwand\u201d ist die zentrale Herausforderung, vor der KI-Training heute steht. HBM4 (High Bandwidth Memory 4) ist hier, um diesen Engpass ein f\u00fcr alle Mal zu beseitigen und das essentielle Speicherr\u00fcckgrat f\u00fcr die KI-getriebene Computerexplosion bereitzustellen.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":17164,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[52],"tags":[],"class_list":["post-17133","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-news"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17133","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17133"}],"version-history":[{"count":44,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17133\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17181,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17133\/revisions\/17181"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/17164"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17133"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17133"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17133"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}