{"id":15814,"date":"2026-03-05T14:53:12","date_gmt":"2026-03-05T06:53:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=15814"},"modified":"2026-03-06T16:10:47","modified_gmt":"2026-03-06T08:10:47","slug":"z-angle-memory-the-next-generation-stacked-dram-for-ai-and-hpc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/news\/z-angle-memory-the-next-generation-stacked-dram-for-ai-and-hpc\/","title":{"rendered":"Memoria ad angolo Z: La DRAM impilata di nuova generazione per AI e HPC"},"content":{"rendered":"
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La rapida crescita dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, dell'intelligenza artificiale generativa e del calcolo ad alte prestazioni (HPC) ha spinto le architetture di memoria tradizionali ai loro limiti fisici. Alto Larghezza di banda della memoria (HBM)<\/a><\/span> \u00e8 stato a lungo il gold standard per gli acceleratori di intelligenza artificiale, ma si trova ad affrontare crescenti colli di bottiglia in termini di capacit\u00e0, consumo energetico e gestione termica con l'aumento dell'altezza e della densit\u00e0 degli stack.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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All'inizio di febbraio 2026, Memoria dell'angolo Z (ZAM)<\/strong> \u00e8 emersa come una soluzione mirata a queste sfide. Sviluppata in collaborazione da Intel e SAIMEMORY, una societ\u00e0 interamente controllata da SoftBank Corp., ZAM \u00e8 un'architettura DRAM impilata di nuova generazione progettata per ridefinire la scalabilit\u00e0 della memoria per i carichi di lavoro ad alta intensit\u00e0 di dati.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cos'\u00e8 la memoria ad angolo Z<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Memoria dell'angolo Z (ZAM)<\/strong> \u00e8 un'architettura DRAM impilata in 3D costruita per superare i limiti di scala della HBM convenzionale. Il suo nome deriva dall'innovazione che la contraddistingue: una topologia di interconnessione diagonale, a forma di Z<\/strong> che sostituisce i vial verticali passanti per il silicio (TSV) usati in tutti gli attuali progetti HBM.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A differenza degli stack di memoria tradizionali, che instradano i segnali direttamente verso l'alto e verso il basso, ZAM utilizza un cablaggio diagonale sfalsato per spostare i dati attraverso lo stack. Questo piccolo ma radicale cambiamento risolve tre punti critici: capacit\u00e0 insufficiente per i modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni, eccessivo consumo di energia nei centri dati e accumulo di calore ingestibile nei pacchetti densi.<\/strong> ZAM non \u00e8 un aggiornamento incrementale. Si tratta di una riprogettazione radicale della memoria impilata, con l'obiettivo di una distribuzione commerciale per i data center AI e i sistemi HPC entro il 2030.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Innovazioni tecniche di base<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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I guadagni di prestazioni di ZAM derivano da cinque innovazioni tecniche strettamente integrate, ciascuna progettata per funzionare secondo le moderne regole di produzione dei semiconduttori.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Topologia di interconnessione diagonale. <\/strong>Il fondamento di ZAM \u00e8 il passaggio da TSV verticali a interconnessioni diagonali sfalsate. Questa struttura distribuisce le sollecitazioni meccaniche e il calore in modo uniforme su tutto lo stack, anzich\u00e9 concentrare entrambi lungo strette colonne verticali. Inoltre, accorcia i percorsi medi dei segnali, riducendo la latenza e la perdita di potenza.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Legame ibrido rame-rame. <\/strong>ZAM sostituisce i microbump e le connessioni a saldare tradizionali con un collegamento ibrido rame-rame diretto. Questa connessione a livello atomico riduce la resistenza e l'induttanza, migliora l'integrit\u00e0 del segnale e consente allo stack di comportarsi come un unico blocco monolitico di silicio anzich\u00e9 come una serie di matrici discrete.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Produzione Via-in-One. <\/strong>ZAM utilizza un processo semplificato via-in-one per formare le interconnessioni diagonali in un unico passaggio produttivo. Questo riduce la complessit\u00e0 della produzione, migliora la resa e riduce i costi di produzione rispetto al processo TSV in pi\u00f9 fasi richiesto per l'HBM.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Design senza condensatore. <\/strong>ZAM elimina completamente i condensatori on-die. In questo modo si libera preziosa area di silicio per le celle di memoria, aumentando direttamente la densit\u00e0 di memorizzazione senza ridurre i nodi di processo. Inoltre, semplifica la progettazione dei chip e migliora l'efficienza elettrica.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Integrazione EMIB. <\/strong>ZAM \u00e8 ottimizzato per il sistema Intel Ponte di interconnessione multi-die incorporato (EMIB)<\/strong> imballaggio. Ci\u00f2 consente una connettivit\u00e0 ad alta velocit\u00e0 e a bassa latenza tra gli stack ZAM e i processori AI, creando un complesso di calcolo coeso e ad alte prestazioni.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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ZAM contro HBM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La tabella seguente riassume il confronto tra ZAM e le soluzioni HBM3e e HBM4 ampiamente diffuse, utilizzando i prototipi e gli obiettivi di progettazione divulgati pubblicamente.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Metrico<\/th>\nZAM<\/th>\nHBM3e (corrente)<\/th>\nHBM4 (in arrivo)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Capacit\u00e0 per pila<\/strong><\/td>\nFino a 512 GB<\/td>\n24-36GB<\/td>\n24-48GB<\/td>\n<\/tr>\n
Livelli massimi di impilamento<\/strong><\/td>\n50+ strati<\/td>\n12-16 strati<\/td>\n16-20 strati<\/td>\n<\/tr>\n
Consumo di energia<\/strong><\/td>\n40-50% inferiore a HBM3e<\/td>\nLinea di base<\/td>\n~20% inferiore a HBM3e<\/td>\n<\/tr>\n
Tipo di interconnessione<\/strong><\/td>\nAngolo Z diagonale in rame<\/td>\nTSV verticali<\/td>\nTSV verticali<\/td>\n<\/tr>\n
Prestazioni termiche<\/strong><\/td>\nPilastro termico centrale; punti caldi bassi<\/td>\nHotspot elevati ad alti strati<\/td>\nMiglioramento moderato<\/td>\n<\/tr>\n
Caso d'uso target<\/strong><\/td>\nFormazione AI di grandi dimensioni, HPC<\/td>\nInferenza AI nel cloud<\/td>\nCarichi di lavoro AI medio-grandi<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Vantaggi principali di ZAM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Capacit\u00e0 di memoria ineguagliabile. <\/strong>ZAM offre 2-3 volte la capacit\u00e0<\/strong> degli attuali stack HBM, con un obiettivo di 512 GB per stack. Ci\u00f2 consente ai modelli di fondazione pi\u00f9 grandi di funzionare con un minor numero di acceleratori, semplificando la progettazione del sistema e riducendo il costo totale di propriet\u00e0.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Efficienza energetica straordinaria. <\/strong>Il consumo di energia si riduce di 40-50%<\/strong> rispetto alla HBM3e. Per i cluster di intelligenza artificiale su larga scala, ci\u00f2 consente di ridurre i costi energetici, le esigenze di raffreddamento e gli obiettivi di sostenibilit\u00e0.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Gestione termica superiore. <\/strong>La HBM tradizionale \u00e8 limitata a circa 16-20 strati a causa dei colli di bottiglia termici. L'instradamento diagonale di ZAM crea un pilastro termico centrale che distribuisce il calore su tutto lo stack, consentendo un impilamento affidabile di 50+ strati<\/strong> senza punti caldi pericolosi.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Stabilit\u00e0 meccanica migliorata. <\/strong>Le interconnessioni diagonali distribuiscono le sollecitazioni in modo uniforme sul die, riducendo le deformazioni e i rischi di guasto negli stack alti. Ci\u00f2 migliora l'affidabilit\u00e0 a lungo termine in ambienti aziendali e di data center.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Produzione semplificata. <\/strong>Il processo via-in-one e la struttura senza condensatore semplificano la produzione. Le prime stime indicano che lo ZAM pu\u00f2 essere prodotto a un costo inferiore rispetto ai complessi stack HBM, pur offrendo una capacit\u00e0 di gran lunga superiore.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Background di sviluppo e partnership industriali<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La tecnologia si basa sulla tecnologia Intel Legame DRAM di prossima generazione (NGDB)<\/strong> sviluppato con il supporto del progetto Advanced Memory Technology (AMT) del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti e dei Sandia National Laboratories. Questa ricerca si \u00e8 concentrata sull'eliminazione dei compromessi tra potenza, capacit\u00e0 e larghezza di banda che limitano le DRAM convenzionali.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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SAIMEMORY \u00e8 stata fondata nel dicembre 2024 come filiale di SoftBank con un'unica missione: sviluppare memorie di nuova generazione per l'intelligenza artificiale. La partnership formale tra Intel e SAIMEMORY \u00e8 stata annunciata in data 2 febbraio 2026<\/strong>e ZAM ha fatto il suo debutto come prototipo globale un giorno dopo a Connessione Intel Giappone 2026<\/strong>. Nell'ambito della collaborazione, Intel apporta competenze avanzate in materia di packaging e bonding, mentre SAIMEMORY guida lo sviluppo e la commercializzazione dell'architettura.<\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Casi d'uso nel mondo reale<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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ZAM \u00e8 progettato per i carichi di lavoro pi\u00f9 impegnativi dell'informatica moderna:<\/div>
  • Formazione di modelli di intelligenza artificiale su larga scala. <\/strong>L'enorme capacit\u00e0 per stack elimina i colli di bottiglia della memoria per i modelli di fondazione a trilioni di parametri, consentendo un addestramento pi\u00f9 rapido e una progettazione pi\u00f9 semplice dei cluster.<\/li>
  • Inferenza AI su scala cloud. <\/strong>Il consumo energetico ridotto riduce i costi operativi per i fornitori di cloud hyperscale che eseguono carichi di lavoro di inferenza continua.<\/li>
  • Calcolo ad alte prestazioni. <\/strong>Le simulazioni scientifiche, i modelli meteorologici e i modelli finanziari traggono vantaggio da una maggiore capacit\u00e0 e da un accesso alla memoria stabile e a bassa latenza.<\/li>
  • Pooling della memoria CXL. <\/strong>L'efficiente impilamento e l'elevata larghezza di banda di ZAM ne fanno una soluzione naturale per il pooling di memoria CXL (Compute Express Link), che consente di disporre di risorse di memoria flessibili e condivise nei moderni data center.<\/li>
  • Edge AI e sistemi autonomi. <\/strong>Il miglioramento dell'efficienza energetica favorisce l'implementazione dell'intelligenza artificiale in ambienti periferici a basso consumo, dall'automazione industriale ai veicoli autonomi.<\/li><\/ul><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Stato attuale e calendario futuro<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    All'inizio del 2026, ZAM rimane in fase di sviluppo attivo con una tabella di marcia chiara e pubblica:<\/div>
    • Febbraio 2026<\/strong>: Primo prototipo dimostrativo presso Intel Connection Japan, incentrato sulla gestione termica.<\/div><\/li>
    • 2027<\/strong>: Si prevede che i campioni tecnici e i chip di prova saranno distribuiti ai partner hardware.<\/div><\/li>
    • 2030<\/strong>: L'obiettivo \u00e8 l'implementazione commerciale di massa per i data center di intelligenza artificiale e i sistemi HPC.<\/div><\/li><\/ul>
      La piattaforma \u00e8 ancora in fase di perfezionamento, ma i primi risultati dei prototipi ne convalidano le affermazioni fondamentali in termini di capacit\u00e0, potenza e prestazioni termiche. Lo ZAM \u00e8 considerato da molti come il candidato principale a succedere all'HBM nel panorama delle memorie AI dopo il 2030.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      La memoria ad angolo Z rappresenta un cambiamento paradigmatico nella progettazione delle DRAM impilate. Sostituendo le TSV verticali con una topologia di interconnessione diagonale a forma di Z, affronta i vincoli pi\u00f9 persistenti della HBM. Ma il panorama competitivo della memoria AI \u00e8 dinamico. Anche le tecnologie rivali, come la zHBM annunciata di recente da Samsung, puntano all'era post-HBM4 con pretese di prestazioni aggressive. Inoltre, il successo della commercializzazione di qualsiasi nuova architettura di memoria dipende dall'ottenimento di un'elevata resa produttiva, da strutture di costo competitive e, cosa fondamentale, dall'adozione da parte dei principali fornitori di sistemi e acceleratori di IA. Pertanto, sebbene ZAM presenti un progetto convincente, il suo percorso da prototipo a standard industriale dipender\u00e0 dal superamento di queste sfide ingegneristiche e di ecosistema del mondo reale.<\/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":"

      La Z-Angle Memory (ZAM) \u00e8 un'architettura DRAM impilata in 3D costruita per superare i limiti di scala della HBM convenzionale. Il suo nome deriva dall'innovazione che la caratterizza: una topologia di interconnessione diagonale a forma di Z che sostituisce le vias verticali passanti nel silicio (TSV) utilizzate.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":15873,"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-15814","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry-news"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15814","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15814"}],"version-history":[{"count":73,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15814\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15923,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15814\/revisions\/15923"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15873"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15814"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15814"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15814"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}