Samsung ha sfruttato la conferenza Future of Memory and Storage (FMS) 2026 per presentare le sue più recenti tecnologie di memoria e archiviazione per l'intelligenza artificiale e il calcolo ad alte prestazioni. L'azienda ha messo in evidenza gli sviluppi in ambito DRAM, NAND, storage aziendale, packaging avanzato e produzione di semiconduttori.
Il keynote di apertura di Samsung, intitolato "Guidare l'onda della rivoluzione dell'IA: innovazioni 3D nell'architettura di memoria e archiviazione", si è concentrato sull'utilizzo di strutture di memoria tridimensionali per migliorare le prestazioni del sistema, l'efficienza energetica e la gestione termica. Jin-Yub Lee, vicepresidente esecutivo e responsabile di Flash Product & Technology, e Kyungryun Kim, vicepresidente e responsabile del progetto del DRAM Design Team, hanno illustrato la roadmap dell'azienda per le future architetture di memoria.
L'azienda ha presentato circa 30 tecnologie in uno stand progettato per assomigliare a un server cloud basato sull'intelligenza artificiale. Tra le principali dimostrazioni figuravano prototipi di zHBM e zNAND-O, V10 Bonding V-NAND, HBM4E, HBM5, LPDDR5X-PIM e piattaforme SSD aziendali, tra cui PM1763 e BM1773.
zHBM integra la memoria direttamente sopra gli acceleratori AI
Samsung ha presentato zHBM come una futura architettura di memoria ad alta larghezza di banda che impila verticalmente la HBM direttamente sopra un acceleratore AI. Questo si differenzia dai design convenzionali in cui i moduli HBM sono posizionati accanto al processore.
Posizionare la memoria più vicino all'acceleratore riduce la distanza che i dati devono percorrere. Samsung ha affermato che questo approccio mira ad aumentare la larghezza di banda, ridurre il consumo energetico e supportare le esigenze di trasferimento dati per l'addestramento e l'inferenza dell'IA su larga scala.
Secondo l'azienda, un sistema di interfaccia che utilizza zHBM potrebbe offrire prestazioni circa otto volte superiori rispetto a HBM5. Si prevede che l'architettura fornisca una densità di memoria oltre 10 volte maggiore rispetto a HBM5, un'efficienza energetica tre volte superiore e una riduzione della resistenza termica di oltre il 50%.
zHBM è progettato per supportare configurazioni specifiche del cliente. Proprietà intellettuale personalizzata potrebbe essere integrata nello strato intermedio tra lo stack di memoria e l'acceleratore AI, consentendo ai progettisti di sistemi di adattare la capacità e le funzionalità dell'acceleratore a carichi di lavoro specifici.
zNAND-O si rivolge ai carichi di lavoro di intelligenza artificiale edge
Samsung ha presentato zNAND-O, un concetto di NAND ad alte prestazioni basato sulla tecnologia V-NAND dell'azienda. L'architettura è disponibile in configurazioni a quattro e otto strati ed è progettata per migliorare l'efficienza dello spazio, le prestazioni di I/O e la latenza.
L'azienda ha posizionato zNAND-O per i sistemi di intelligenza artificiale edge che elaborano grandi set di dati con un ritardo minimo. Migliorando le prestazioni di archiviazione locale, l'architettura potrebbe supportare applicazioni in tempo reale in cui i dati non possono sempre essere trasferiti a un data center centralizzato per l'elaborazione.
La tecnologia V10 BV-NAND supera i 400 strati.
Samsung ha presentato V10 BV-NAND, un'architettura V-NAND con tecnologia di incollaggio dei wafer per impilare le celle di memoria, una novità assoluta nel settore. L'architettura sovrappone oltre 400 strati, il numero più alto mai dichiarato da Samsung per la sua linea V-NAND.
Samsung ha dichiarato che la tecnologia V10 BV-NAND aumenta la densità di memoria di circa il 58% rispetto alla V9. Oltre ad incrementare la capacità, l'architettura mira a migliorare le prestazioni di lettura, scrittura e I/O, riducendo al contempo il consumo energetico.
L'annuncio arriva 13 anni dopo che Samsung ha presentato la prima tecnologia V-NAND del settore al Flash Memory Summit del 2013. L'azienda punta alla tecnologia V10 BV-NAND per lo storage ad alta capacità e prestazioni elevate nei futuri sistemi di intelligenza artificiale e in altre applicazioni ad alta intensità di dati.
HBM4E, HBM5 e LPDDR5X-PIM ampliano il portfolio di memorie AI.
Samsung ha presentato campioni di HBM4E e un modello di HBM5 nell'ambito della sua roadmap per gli acceleratori AI di prossima generazione. L'azienda ha avviato a febbraio la prima produzione di massa di HBM4, basata sulle sue tecnologie DRAM a 1 core e die di base a 4 nm, ed è stata la prima a spedire campioni di HBM4E ai clienti di tutto il mondo.
L'azienda ha inoltre presentato LPDDR5X-PIM, descritta come la prima memoria LPDDR del settore con tecnologia di elaborazione in memoria. Il design esegue determinate operazioni di elaborazione dati all'interno della memoria stessa, riducendo il trasferimento di dati tra memoria e processore. Ciò può migliorare l'efficienza e ridurre il consumo energetico per carichi di lavoro adeguati.
Le dimostrazioni di Samsung per le soluzioni di storage enterprise includevano il PM1763 PCIe Gen6, entrato in produzione di massa a luglio , e il BM1773, entrambi progettati per supportare le crescenti esigenze di storage dei data center per l'intelligenza artificiale. Questi prodotti completano la roadmap di Samsung per le memorie, rispondendo ai requisiti di elevata capacità e prestazioni associati ai dati di training per l'IA, ai repository di modelli e ai carichi di lavoro di inferenza.
Samsung promuove lo sviluppo di infrastrutture di intelligenza artificiale integrate
Samsung si è posizionata come l'unico produttore di dispositivi integrato con capacità che spaziano dalla memoria alla fonderia e al packaging avanzato, presentando questa combinazione come una piattaforma unica per lo sviluppo di semiconduttori per l'intelligenza artificiale. Il modello integrato copre la progettazione del prodotto, la produzione di semiconduttori, il packaging e la produzione di massa.
L'approccio mira a ridurre il numero di fasi di sviluppo tra la progettazione e la produzione, consentendo al contempo un coordinamento più stretto tra le tecnologie di memoria, elaborazione e confezionamento. Samsung ha affermato che ciò può aiutare i clienti ad accorciare i cicli di sviluppo e a ottimizzare le prestazioni e l'efficienza energetica per i sistemi di intelligenza artificiale specializzati.
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