{"id":17877,"date":"2026-05-27T10:56:25","date_gmt":"2026-05-27T02:56:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=17877"},"modified":"2026-05-27T10:58:07","modified_gmt":"2026-05-27T02:58:07","slug":"sk-hynix-ihbm-a-new-path-for-ai-chip-heat-management","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/news\/sk-hynix-ihbm-a-new-path-for-ai-chip-heat-management\/","title":{"rendered":"SK Hynix iHBM: un nuovo percorso per la gestione del calore dei chip AI"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"17877\" class=\"elementor elementor-17877\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-757aa77 blog-post-container e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"757aa77\" data-element_type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0d929cb intro elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0d929cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"ds-markdown-paragraph\">Con la crescita dei modelli di IA, <a href=\"\/it\/news\/hbm-the-high-bandwidth-revolution-reshaping-the-semiconductor-memory-landscape\/\"><span style=\"color: #00ccff;\">memoria ad alta larghezza di banda (HBM)<\/span><\/a> \u00e8 costruito con pi\u00f9 strati e velocit\u00e0 pi\u00f9 elevate per tenere il passo. Tuttavia, questo aumenta il calore, specialmente nello strato fisico die-to-die (D2D PHY), l'interfaccia che gestisce il trasferimento dati ultraveloce tra HBM e il chip AI. Questa piccola area diventa il punto pi\u00f9 caldo del chip. L'HBM tradizionale costringe il calore ad attraversare diversi strati del core die prima di poter fuoriuscire, un percorso lungo e inefficiente. Se il calore non viene rimosso rapidamente, la temperatura del chip aumenta e si attiva il throttling, un meccanismo di autoprotezione che riduce le prestazioni. Risolvere questo collo di bottiglia termico \u00e8 essenziale per sbloccare la piena potenza dei chip AI di prossima generazione.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3a9b3a7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"3a9b3a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1400\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-17922\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img.webp 1400w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-300x123.webp 300w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-1024x421.webp 1024w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-768x316.webp 768w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-18x7.webp 18w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-500x206.webp 500w, https:\/\/www.oscoo.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/iHBM-A-New-Path-for-AI-Chip-Heat-Management-article-header-img-800x329.webp 800w\" sizes=\"auto, (max-width: 1400px) 100vw, 1400px\" title=\"\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f07c846 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f07c846\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Componente principale e funzionamento di iHBM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed3824b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ed3824b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>SK Hynix ha proposto una soluzione al problema del calore chiamata memoria integrata ad alta larghezza di banda, o iHBM. Il cuore di questa tecnologia \u00e8 uno speciale componente di raffreddamento incorporato nella HBM. Questo componente \u00e8 chiamato ICE. L'ICE \u00e8 costituito da un materiale a base di silicio. Questo materiale ha due propriet\u00e0 chiave allo stesso tempo. In primo luogo, ha un'elevata conduttivit\u00e0 termica, il che significa che trasferisce il calore in modo efficiente. In secondo luogo, \u00e8 elettricamente isolante, quindi pu\u00f2 essere collocato in modo sicuro tra i circuiti densi senza causare cortocircuiti. Il componente ICE \u00e8 posizionato direttamente nell'area D2D PHY, dove il calore \u00e8 pi\u00f9 concentrato e lo scambio di dati fra HBM e processore \u00e8 pi\u00f9 intenso.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06e627d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"06e627d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nella progettazione HBM tradizionale, il calore deve passare attraverso pi\u00f9 strati del core die prima di lasciare il chip. Questo percorso \u00e8 lungo. iHBM cambia questo percorso. Utilizzando il componente ICE incorporato, crea un canale di calore dedicato all'interno del chip. Il calore pu\u00f2 ora viaggiare quasi direttamente dalla sorgente all'involucro del package o al diffusore di calore, senza passare attraverso molti strati funzionali. Questo accorcia il percorso del calore e riduce la resistenza che il calore incontra lungo il percorso.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dcde1d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"dcde1d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dal punto di vista della produzione, iHBM si basa sulla tecnologia di packaging a livello di wafer MR-MUF di SK Hynix, gi\u00e0 prodotta in serie. MR-MUF \u00e8 l'acronimo di mass reflow molded underfill, un processo che garantisce un'elevata efficienza produttiva e una buona resa. L'aggiunta della fase di incorporazione dei componenti ICE a questo processo esistente rende possibile la produzione di massa di iHBM.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9febfe3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9febfe3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Vantaggi principali di iHBM<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2146166 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2146166\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La tecnologia iHBM offre diversi vantaggi evidenti modificando il percorso del calore.<\/p><ul><li><strong><span class=\"\">Migliore raffreddamento. <\/span><\/strong><span class=\"\">Secondo i dati rilasciati da SK Hynix, l'iHBM riduce la resistenza termica di oltre 30% rispetto alle soluzioni di raffreddamento HBM tradizionali. La resistenza termica \u00e8 una misura della difficolt\u00e0 di circolazione del calore. Una minore resistenza termica significa che il calore generato all'interno del chip viene rimosso pi\u00f9 facilmente. Per un'area ad alta densit\u00e0 di potenza come il D2D PHY, una riduzione di 30% della resistenza termica pu\u00f2 ridurre significativamente la temperatura operativa.<\/span><\/li><li><span class=\"\"><strong>Miglioramento della stabilit\u00e0 del sistema. <\/strong>Una volta che la temperatura \u00e8 ben controllata, la stabilit\u00e0 del sistema migliora. Durante carichi di lavoro pesanti e prolungati, come l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale, la temperatura elevata del chip pu\u00f2 innescare il throttling, che riduce la potenza di calcolo. Con la soluzione iHBM, il chip pu\u00f2 rimanere al massimo delle prestazioni per periodi pi\u00f9 lunghi e subire meno eventi di throttling. Questo \u00e8 particolarmente importante per le attivit\u00e0 di formazione di modelli di grandi dimensioni che devono essere eseguite ininterrottamente per giorni o addirittura settimane.<\/span><\/li><li><strong><span class=\"\">Bassa barriera di implementazione.\u00a0<\/span><\/strong><span class=\"\">Un altro vantaggio di iHBM \u00e8 la facilit\u00e0 di implementazione. La tecnologia mantiene un'elevata compatibilit\u00e0 progettuale con gli ambienti system-in-package esistenti. Ci\u00f2 significa che i moduli HBM che utilizzano l'iHBM possono sostituire i moduli HBM tradizionali senza dover riprogettare in modo significativo il pacchetto di GPU o acceleratore AI. Per i produttori di chip e i fornitori di servizi cloud, questo riduce i tempi e i costi necessari per la convalida della tecnologia e l'integrazione del prodotto.<\/span><\/li><li><strong><span class=\"\">Pronto per la produzione di massa.\u00a0<\/span><\/strong><span class=\"\">Per quanto riguarda la producibilit\u00e0, l'iHBM si basa sul maturo processo di confezionamento a livello di wafer MR-MUF di SK Hynix. Questo processo \u00e8 stato collaudato in pi\u00f9 generazioni di prodotti HBM, con un'elevata resa e capacit\u00e0 di produzione in volumi. L'aggiunta della fase di incorporazione dei componenti ICE a una linea di produzione esistente non richiede la ricostruzione dell'intero flusso di produzione. Questo d\u00e0 all'iHBM un percorso chiaro dal laboratorio all'uso commerciale su larga scala.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-869e93b elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"869e93b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><a href=\"\/it\/oscoo-leading-ssd-manufacturer\/\"><img decoding=\"async\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/oscoo-2b-banner-1400x475-1.webp\" style=\"widht:100%;\" alt=\"\" title=\"\"><\/a><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-81e37d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"81e37d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Casi d'uso principali<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91c549b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"91c549b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La tecnologia iHBM risolve il problema della gestione del calore in aree ad alta densit\u00e0 di potenza, quindi i suoi principali casi di utilizzo sono in campi che richiedono sia un'elevata potenza di calcolo che un elevato consumo energetico.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e581c34 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e581c34\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Calcolo ad alte prestazioni (HPC)<\/strong>. L'HPC spesso coinvolge complesse simulazioni scientifiche, previsioni meteorologiche, analisi del genoma e attivit\u00e0 simili. Questi compiti richiedono che molti nodi di calcolo lavorino in parallelo e spesso vengono eseguiti per ore o addirittura per giorni. In questi ambienti, i chip rimangono sotto carico per lunghi periodi e il calore si accumula continuamente. Se il raffreddamento \u00e8 insufficiente, i cluster di calcolo rallentano a causa della protezione della temperatura, allungando il tempo totale di calcolo. iHBM aiuta i chip a mantenere una temperatura stabile riducendo la resistenza termica, garantendo cos\u00ec una potenza di calcolo sostenuta.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a8ea751 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a8ea751\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Centri dati AI.<\/strong> Con la diffusione dell'IA generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni, la densit\u00e0 di potenza dei data center di IA sta aumentando rapidamente. Un singolo server AI pu\u00f2 gi\u00e0 consumare diversi kilowatt, con HBM e GPU come principali fonti di calore. I data center non devono solo raffreddare i chip, ma devono anche considerare i costi energetici e di spazio dell'intero sistema di raffreddamento. Un raffreddamento pi\u00f9 efficiente a livello di chip significa una minore dipendenza dal raffreddamento a liquido o dalle ventole ad alta velocit\u00e0, riducendo sia gli investimenti di capitale che le spese operative per le apparecchiature di raffreddamento. iHBM gestisce il calore direttamente all'interno del chip, contribuendo a ridurre l'onere della rimozione del calore dalla fonte.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b7a180 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6b7a180\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Dispositivi AI del futuro.<\/strong> Attualmente le esigenze di raffreddamento pi\u00f9 urgenti riguardano i centri dati. Ma man mano che le funzionalit\u00e0 dell'intelligenza artificiale si sposteranno nei telefoni, nei personal computer, nelle automobili e in altri dispositivi finali, le sfide del raffreddamento in questi spazi compatti aumenteranno. I dispositivi finali hanno uno spazio limitato per il raffreddamento e non possono montare grandi ventole o sistemi di raffreddamento a liquido, quindi dipendono maggiormente dall'efficienza di raffreddamento del chip stesso. Sebbene l'iHBM sia attualmente destinato a prodotti di memoria di livello aziendale come l'HBM5, la stessa idea - incorporare un componente di raffreddamento dedicato nell'hot spot - potrebbe ispirare progetti di raffreddamento per i dispositivi mobili.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9ebec5e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9ebec5e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Oltre a questi, qualsiasi sistema che utilizzi una memoria ad alta larghezza di banda e che debba affrontare colli di bottiglia nel raffreddamento potrebbe trarre vantaggio dalla tecnologia iHBM. Ad esempio, le piattaforme di calcolo ad alte prestazioni per la guida autonoma e i server di edge computing devono controllare la temperatura in caso di distribuzione ad alta densit\u00e0. Con la continua crescita della domanda di elaborazione, la gestione del calore si sta trasformando da un problema secondario del sistema a un problema centrale che determina i limiti delle prestazioni. La direzione rappresentata da iHBM ha quindi un significato pi\u00f9 ampio.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d62a12e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d62a12e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Paesaggio competitivo delle tecnologie di raffreddamento<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d8fe0a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7d8fe0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Con la continua crescita della densit\u00e0 di potenza della HBM, la capacit\u00e0 di raffreddamento sta diventando un fattore chiave che determina la competitivit\u00e0 dei prodotti HBM di prossima generazione. I tre principali produttori di memorie - SK Hynix, Samsung Electronics e Micron Technology - e alcuni fornitori di servizi cloud stanno esplorando diversi percorsi tecnologici di raffreddamento.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-265ec54 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"265ec54\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<table><thead><tr><th>Azienda<\/th><th>Tecnologia<\/th><th>Idea centrale<\/th><th>Dati chiave<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td><strong>SK Hynix<\/strong><\/td><td>iHBM<\/td><td>Incorporare un componente di raffreddamento ad alta conduttivit\u00e0 termica ed elettricamente isolante all'interno dell'area calda del PHY D2D dell'HBM, creando un percorso termico dedicato.<\/td><td>&gt;30% riduzione della resistenza termica<\/td><\/tr><tr><td><strong>Samsung Electronics<\/strong><\/td><td>Raffreddamento HPB + incollaggio ibrido del rame<\/td><td>Modificare la struttura di impilamento dei chip spostando la DRAM sul lato del processore e posizionando un diffusore di calore in rame direttamente sopra il nucleo del processore; utilizzare l'incollaggio rame-rame per eliminare la resistenza termica.<\/td><td>~30% di riduzione della temperatura; 16% di miglioramento dell'impedenza termica<\/td><\/tr><tr><td><strong>Tecnologia Micron<\/strong><\/td><td>Miglioramento del design del circuito + die di base migliorato<\/td><td>Miglioramento del raffreddamento e aumento delle prestazioni grazie al perfezionamento del design del circuito interno e all'ottimizzazione delle prestazioni del die di base<\/td><td>&gt;20% miglioramento dell'efficienza energetica<\/td><\/tr><tr><td><strong>Microsoft<\/strong><\/td><td>Raffreddamento microfluidico<\/td><td>Incisione di microcanali sul retro del chip di silicio e distribuzione del refrigerante direttamente alle fonti di calore all'interno del chip.<\/td><td>Rimozione del calore 2-3 volte migliore rispetto alle piastre fredde; 65% riduzione dell'aumento di temperatura di picco<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b4b04f8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b4b04f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In sintesi, SK Hynix ha ottenuto un vantaggio iniziale nel raffreddamento con la tecnologia iHBM. Samsung sta recuperando rapidamente terreno con i suoi approcci HPB e hybrid copper bonding. Micron rimane competitiva grazie ai costanti miglioramenti dei processi in termini di efficienza energetica. Allo stesso tempo, i fornitori di servizi cloud come Microsoft stanno esplorando il raffreddamento microfluidico a livello di sistema, aprendo nuove possibilit\u00e0 per il raffreddamento di chip AI di potenza ancora maggiore in futuro.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18e4592 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"18e4592\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusioni e prospettive<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aeaa59c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"aeaa59c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La tecnologia iHBM di SK Hynix affronta un problema a lungo ignorato ma sempre pi\u00f9 urgente: come rimuovere in modo efficiente il calore dai punti caldi all'interno delle memorie ad alta larghezza di banda. Per gli utenti dei data center AI e del calcolo ad alte prestazioni, un migliore raffreddamento significa una potenza di calcolo pi\u00f9 stabile, costi energetici di raffreddamento inferiori e una maggiore durata delle apparecchiature. Con la crescita delle dimensioni dei modelli di intelligenza artificiale, gli strati di stack HBM e la densit\u00e0 di potenza aumenteranno ulteriormente. \u00c8 probabile che la gestione del calore passi da un problema secondario nella progettazione dei sistemi a un problema centrale che determina la fattibilit\u00e0 delle infrastrutture di IA di prossima generazione. La direzione rappresentata dall'iHBM - risolvere i problemi di calore alla fonte, all'interno del pacchetto - offre un percorso pratico per questa sfida.<\/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":"<p>SK Hynix ha proposto una soluzione al problema del calore chiamata memoria integrata ad alta larghezza di banda, o iHBM. Il cuore di questa tecnologia \u00e8 uno speciale componente di raffreddamento incorporato nella HBM. Questo componente \u00e8 chiamato ICE. 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