TechPowerUp 56 วันที่แล้ว general AI Generated

NVIDIA NVHBM Memory Promises 30% Higher Bandwidth Than HBM4E

เกี่ยวกับ Google / DeepMind
TechPowerUp 27 Aug 2026
95
0
100
รูปภาพประกอบ
รูปภาพประกอบกระทู้
26 14m



เจาะประเด็น
Hardware / AI


NVIDIA ขยับหมากฮาร์ดแวร์ครั้งใหญ่ ย้ายคอนโทรลเลอร์ลงกอง HBM หวังดึงแบนด์วิดธ์เพิ่ม 30%



ไม่ใช่แค่อัปเกรดสเปก แต่คือการจัดสรรพื้นที่ซิลิคอนใหม่ทั้งหมด ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีที่ทั้ง NVIDIA และคู่ค้าอย่าง XPU ออกแบบชิปรุ่นต่อไป




ทีมข่าว เอไอไทย.com
⏱ อ่าน 4 นาที



ถ้าซิลิคอนทุกตารางมิลลิเมตรมีค่าเท่ากับเงิน การย้ายคอนโทรลเลอร์ออกจาก compute die คือการ "พิมพ์เงิน" ออกมาจากอากาศจริงๆ




เริ่มจากปัญหาพื้นฐานที่หลายคนอาจไม่เคยคิดถึง — ในสถาปัตยกรรม HBM แบบมาตรฐานทุกวันนี้ ตัว memory controller ถูกฝังไว้บน compute die ซึ่งหมายความว่ามันกำลังแย่งพื้นที่กับหน่วยประมวลผลจริงๆ นี่คือสิ่งที่ NVIDIA เพิ่งประกาศแก้ด้วยเทคโนโลยีใหม่อย่าง NVHBM ที่ย้ายคอนโทรลเลอร์ลงไปฝังในฐานของกอง HBM แทน



ฟังเผินๆ อาจเหมือนแค่การย้ายของในบ้าน แต่ผลลัพธ์ที่ออกมามันน่าสนใจกว่าที่คิดมาก เพราะการย้ายครั้งนี้ให้ผลตอบแทนถึง 3 ทางพร้อมกัน นั่นคือแบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นสูงสุด 30% เมื่อเทียบกับ HBM4E มาตรฐาน, พลังงานของ HBM ลดลง 15% และที่สำคัญที่สุดคือ พื้นที่บน compute die ที่เอามาใช้คำนวณได้จริงเพิ่มขึ้นอีก 25%



ที่มาและแนวคิด


ที่มาของตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้มาจากการโอ้อวด แต่มาจากการออกแบบ physical interface ใหม่ทั้งระบบ โดย NVIDIA อธิบายว่าหัวใจสำคัญคือการลดขนาดของ PHY หรือตัวรับส่งสัญญาณทางกายภาพที่เชื่อมระหว่าง die กับกอง HBM ซึ่งในแบบมาตรฐานมันกินพื้นที่กว้างจนทำให้ package ใหญ่ขึ้น แต่ NVHBM ใช้ custom PHY ที่ลดพื้นที่ I/O ลงได้ถึง 67% เมื่อเทียบกับมาตรฐาน JEDEC HBM4E



นอกจากนี้ การที่อินเทอร์เฟซแคบลงยังช่วยลดความซับซ้อนของการเดินสายบน interposer ซึ่งเป็นชั้นกลางที่เชื่อมทุกอย่างเข้าด้วยกัน ผลที่ตามมาคือพื้นที่ว่างบนซิลิคอนที่ใช้ประโยชน์ได้เพิ่มขึ้นอีก 80% ตรงนี้แหละที่สำคัญมากสำหรับการออกแบบชิปรุ่นใหม่ที่ต้องแพ็ก HBM หลายกองไว้ข้างๆ compute die ขนาดใหญ่



“
The reduced PHY footprint also means fewer routing constraints on the interposer, which matters when you're trying to pack multiple HBM stacks alongside a large compute die


มุมมองของเรา


ประเด็นที่ผมคิดว่าทุกคนควรจับตามองไม่ใช่แค่ตัวเลขเปอร์เซ็นต์ แต่มันคือการที่ NVIDIA เปิดเทคโนโลยีนี้ให้กับลูกค้า XPU ภายนอกผ่านทาง NVLink Fusion นี่คือการ์ดที่เล่นใหญ่กว่าแค่การพัฒนาชิปของตัวเอง เพราะมันหมายถึงการที่บริษัทอื่นจะได้ใช้ข้อได้เปรียบด้านสถาปัตยกรรมนี้ด้วย ซึ่งจะยิ่งตอกย้ำระบบนิเวศของ NVIDIA ให้แข็งแกร่งขึ้นไปอีกขั้น



ลองคิดตามดูนะ — ถ้าคุณเป็นบริษัทออกแบบชิป AI สักราย ที่ต้องเลือกว่าจะใช้ HBM4E มาตรฐานที่ทุกคนใช้เหมือนกัน หรือจะใช้ NVHBM ที่ให้ทั้งแบนด์วิดธ์สูงกว่า กินไฟน้อยกว่า และได้พื้นที่คำนวณเพิ่มขึ้น คำตอบมันชัดเจนเกินไปแล้วว่าคุณจะเลือกอะไร



สิ่งที่ต้องจับตาต่อไปคือเรื่องของระบบนิเวศและต้นทุน เพราะการย้ายคอนโทรลเลอร์ลงไปในกอง HBM ไม่ใช่เรื่องง่ายๆ มันต้องอาศัยความร่วมมือกับผู้ผลิต HBM อย่าง SK hynix หรือ Samsung ในการปรับกระบวนการผลิต ซึ่งอาจส่งผลต่อซัพพลายเชนและราคาในระยะแรก



แต่ถ้าถามความเห็นผมตรงๆ — นี่คือการเคลื่อนไหวที่ฉลาดมากของ NVIDIA เพราะมันไม่ได้แค่ทำให้ชิปของตัวเองดีขึ้น แต่ยังเป็นการสร้างมาตรฐานใหม่ที่คู่แข่งอย่าง AMD หรือแม้แต่ผู้เล่นหน้าใหม่อย่าง AWS หรือ Google จะต้องคิดหนักว่าจะตามทันได้หรือไม่



💡

NVHBM ไม่ใช่แค่การอัปเกรดสเปกครั้งหนึ่ง แต่คือการประกาศว่ายุคของการออกแบบหน่วยความจำแบบเดิมกำลังจะเปลี่ยนไป NVIDIA กำลังสร้างมาตรฐานใหม่ที่ทั้งตัวเองและลูกค้าจะได้ประโยชน์ — และนี่คือจังหวะที่คู่แข่งต้องรีบตอบโต้ก่อนที่จะสายเกินไป



ที่มา: TechPowerUp — อ่านต้นฉบับ


#NVIDIA #HBM #AIHardware

🔗 อ่านต่อ · สินค้าและคำถามที่เกี่ยวข้อง

สินค้ามาแรงตอนนี้

คนขายของถามบ่อย

ความคิดเห็น 3

กำลังโหลดความคิดเห็น...