Z-Angle Memory: Новое поколение стекированной памяти DRAM для ИИ и высокопроизводительных вычислений

Стремительный рост моделей на больших языках, генеративного ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC) привел к тому, что традиционные архитектуры памяти оказались на пределе своих физических возможностей. Высокий Память с пропускной способностью (HBM) уже давно является золотым стандартом для ускорителей ИИ, но по мере увеличения высоты и плотности стеков они сталкиваются со все более узкими местами в плане производительности, энергопотребления и терморегулирования.
Intel и дочерняя компания SoftBank Saimemory сотрудничают в области ZAM
В начале февраля 2026 года, Память углов Z (ZAM) появилась как специально разработанное решение этих проблем. Разработанная совместно Intel и SAIMEMORY, дочерней компанией SoftBank Corp., архитектура ZAM представляет собой стековую DRAM нового поколения, призванную переосмыслить масштабирование памяти для рабочих нагрузок, связанных с большими объемами данных.

Что такое память Z-угла

Память углов Z (ZAM) это архитектура DRAM с 3D-стеком, созданная для преодоления пределов масштабирования обычной HBM. Ее название происходит от ее определяющей инновации: диагональная, Z-образная топология межсоединений которая заменяет вертикальные сквозные кремниевые отверстия (TSV), используемые во всех современных HBM-конструкциях.
прототип памяти следующего поколения zam новая угловая архитектура Z-Angle Memory: Стекетированная память DRAM нового поколения для ИИ и высокопроизводительных вычислений
В отличие от традиционных стеков памяти, в которых сигналы направляются прямо вверх и вниз, в ZAM для перемещения данных по стеку используется ступенчатая диагональная разводка. Это небольшое, но радикальное изменение позволяет решить три важнейшие проблемы: Недостаточная емкость для больших моделей ИИ, чрезмерное потребление энергии в центрах обработки данных и неуправляемое накопление тепла в плотных корпусах. ZAM - это не постепенное обновление. Это принципиально новая разработка стековой памяти, нацеленная на коммерческое развертывание в центрах обработки данных ИИ и высокопроизводительных системах в 2030 году.

Основные технические инновации

Повышение производительности ZAM обеспечивается пятью тесно интегрированными техническими достижениями, каждое из которых разработано для работы в рамках современных правил производства полупроводников.
Диагональная топология межсоединений. Основой ZAM является переход от вертикальных TSV к ступенчатым диагональным межсоединениям. Такая структура равномерно распределяет механические нагрузки и тепло по всему стеку, а не концентрирует их вдоль узких вертикальных столбиков. Она также сокращает средние пути прохождения сигнала, уменьшая задержки и потери мощности.
Гибридное соединение меди с медью. ZAM заменяет устаревшие микровыпуклости и паяные соединения прямым гибридным соединением меди с медью. Такое соединение на атомарном уровне снижает сопротивление и индуктивность, улучшает целостность сигнала и позволяет стеку вести себя как единый монолитный кремниевый блок, а не как серия дискретных матриц.
Производство в одном месте. Для формирования диагональных межсоединений в ZAM используется упрощенный процесс "via-in-one" за один производственный этап. Это снижает сложность производства, повышает выход продукции и снижает производственные затраты по сравнению с многоэтапным процессом TSV, необходимым для HBM.
oscoo 2b banner 1400x475 1 Z-Angle Memory: Стекетированная DRAM нового поколения для ИИ и высокопроизводительных вычислений
Бесконденсаторная конструкция. В ZAM полностью отсутствуют встроенные конденсаторы. Это позволяет освободить ценную площадь кремния для ячеек памяти, напрямую увеличивая плотность хранения данных без сокращения технологических узлов. Это также упрощает конструкцию чипа и повышает электрическую эффективность.
Интеграция EMIB. ZAM оптимизирован для Intel's Встраиваемый мост межсоединений между несколькими элементами (EMIB) упаковка. Это обеспечивает высокоскоростное соединение с низкой задержкой между стеками ZAM и процессорами ИИ, создавая целостный высокопроизводительный вычислительный комплекс.

ZAM против HBM

В приведенной ниже таблице показано, как ZAM сравнивается с широко распространенными решениями HBM3e и предстоящими решениями HBM4 на основе публично раскрытых прототипов и целей проектирования.
Метрика ZAM HBM3e (текущий) HBM4 (готовится к выпуску)
Производительность на штабель До 512 ГБ 24-36 ГБ 24-48 ГБ
Максимальное количество слоев стека 50+ слоев 12-16 слоев 16-20 слоев
Потребляемая мощность 40-50% ниже, чем HBM3e Базовый уровень На ~20% меньше, чем у HBM3e
Тип соединителя Диагональный Z-угольник медный Вертикальные TSV Вертикальные TSV
Тепловые характеристики Центральная тепловая колонна; низкие горячие точки Высокие горячие точки в высоких слоях Умеренное улучшение
Целевой пример использования Большое обучение ИИ, высокопроизводительные вычисления Облачный искусственный интеллект Средние и большие рабочие нагрузки ИИ

Ключевые преимущества ZAM

Непревзойденный объем памяти. ZAM доставляет В 2-3 раза больше текущих стеков HBM, а целевой объем каждого стека составляет 512 ГБ. Это позволит использовать меньшее количество ускорителей для более крупных базовых моделей, что упростит проектирование системы и снизит совокупную стоимость владения.
Значительная энергоэффективность. Потребление электроэнергии снижается за счет 40-50% по сравнению с HBM3e. Для крупных кластеров ИИ это позволяет сократить расходы на электроэнергию, снизить потребность в охлаждении и достичь целей устойчивого развития.
Превосходное терморегулирование. Традиционная HBM ограничена 16-20 слоями из-за тепловых узких мест. Диагональная маршрутизация ZAM создает центральную тепловую опору, которая распределяет тепло по всему стеку, обеспечивая надежную укладку 50+ слоев без опасных горячих точек.
Повышенная механическая устойчивость. Диагональные межсоединения равномерно распределяют нагрузку по всей матрице, снижая риск деформации и отказа в высоких стеках. Это повышает долговременную надежность в корпоративных средах и центрах обработки данных.
Упрощенное производство. Технологический процесс "через один" и бесконденсаторная конструкция упрощают производство. По предварительным оценкам, ZAM можно производить по более низкой цене, чем сложные стеки HBM, при этом обеспечивая гораздо более высокую емкость.

История развития и партнерство с промышленностью

Технология основана на технологии Intel Связка DRAM следующего поколения (NGDB) Программа, разработанная при поддержке проекта Министерства энергетики США Advanced Memory Technology (AMT) и Национальной лаборатории Sandia. Это исследование было направлено на преодоление компромиссов между мощностью и пропускной способностью, которые ограничивают возможности обычной DRAM.
Компания SAIMEMORY была основана в декабре 2024 года как дочерняя компания SoftBank с единственной миссией: разработать память нового поколения для искусственного интеллекта. Официально о партнерстве Intel-SAIMEMORY было объявлено на 2 февраля 2026 годаЧерез день ZAM дебютировал в качестве прототипа на выставке Подключение Intel Япония 2026. В рамках сотрудничества Intel предоставляет передовой опыт в области упаковки и склеивания, а SAIMEMORY руководит разработкой и коммерциализацией архитектуры.

Примеры использования в реальном мире

ZAM разработан для самых требовательных рабочих нагрузок в современных вычислениях:
  • Крупномасштабное обучение моделей искусственного интеллекта. Массивная емкость каждого стека устраняет узкие места в памяти для моделей с триллионами параметров, что позволяет ускорить обучение и упростить проектирование кластеров.
  • Облачный искусственный интеллект в масштабе. Более низкое энергопотребление снижает эксплуатационные расходы для гипермасштабных облачных провайдеров, выполняющих непрерывные вычислительные нагрузки.
  • Высокопроизводительные вычисления. Научные симуляции, моделирование погоды и финансовое моделирование выигрывают от большей емкости и стабильного доступа к памяти с низкой задержкой.
  • CXL Memory Pooling. Эффективное стекирование и высокая пропускная способность ZAM делают его идеальным решением для объединения памяти в вычислительные каналы (CXL), обеспечивая гибкое совместное использование ресурсов памяти в современных центрах обработки данных.
  • Edge AI & Autonomous Systems. Повышение энергоэффективности способствует развертыванию ИИ в граничных средах с ограниченным энергопотреблением, от промышленной автоматизации до автономных транспортных средств.

Текущее состояние и будущие сроки

По состоянию на начало 2026 года ZAM находится в активной разработке и имеет четкую, публичную дорожную карту:
  • Февраль 2026 года: Первый прототип, продемонстрированный в Intel Connection Japan, сфокусирован на управлении тепловым режимом.
  • 2027: Ожидается выпуск инженерных образцов и тестовых чипов для партнеров по аппаратному обеспечению.
  • 2030: Целевое массовое коммерческое развертывание для центров обработки данных с искусственным интеллектом и систем высокопроизводительных вычислений.
Платформа еще дорабатывается, но результаты первых прототипов подтверждают ее основные заявления о емкости, энергопотреблении и тепловых характеристиках. ZAM широко рассматривается как ведущий кандидат на замену HBM в сфере памяти ИИ после 2030 года.

Z-Angle Memory представляет собой смену парадигмы в проектировании стекированной DRAM. Заменяя вертикальные TSV диагональной Z-образной топологией межсоединений, она решает наиболее серьезные проблемы HBM. Однако конкурентная среда для памяти AI динамична. Соперничающие технологии, такие как недавно анонсированная zHBM от Samsung, также нацелены на эру после HBM4 с агрессивными заявлениями о производительности. Кроме того, успешная коммерциализация любой новой архитектуры памяти зависит от достижения высокой производительности, конкурентоспособной структуры затрат и, что очень важно, от принятия ее основными производителями ускорителей и систем ИИ. Поэтому, хотя ZAM и представляет собой интересный проект, его путь от прототипа до промышленного стандарта будет зависеть от преодоления этих реальных инженерных и экосистемных проблем.

滚动至顶部

Свяжитесь с нами

Заполните форму ниже, и мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Продукт контактной формы