Согласно данным The Korea Economic Daily, южнокорейская компания SK hynix заключила контракты на поставку кастомной памяти HBM с NVIDIA, Microsoft и Broadcom, опередив конкурента Samsung Electronics на рынке кастомной HBM, который, по прогнозам TrendForce и Bloomberg Intelligence к 2033 году вырастет до $130 млрд с $18,2 млрд в 2024 году. Ожидается, что поставки SK hynix кастомных чипов начнутся во второй половине 2025 года.

По данным отраслевых источников, Samsung также ведёт переговоры с Broadcom и AMD о поставках кастомной HBM4. Ранее, в ходе квартального отчёта в апреле компания сообщила, что начнёт поставки памяти HBM4 в I половине 2026 года. Для наращивания производства HBM и передовой памяти DRAM компания SK hynix переоборудовала свой завод M15X в Чхонджу (Cheongju), изначально предназначенный для производства флеш-памяти NAND. Объём запланированных инвестиций составляет ₩20 трлн ($14,5 млрд).

Кастомные HBM, предназначенные для удовлетворения конкретных потребностей клиентов, пользуются всё большим спросом, поскольку крупные технологические компании, стремясь оптимизировать производительность своих ИИ-решений, отказываются от использования универсальной памяти. О заключении контрактов стало известно примерно через 10 месяцев после того, как SK hynix объявила о получении запросов на поставку кастомной HBM от «Великолепной семёрки»: Apple, Microsoft, Google, Amazon, NVIDIA, Meta✴ и Tesla.

Источник изображения: SK hynix

По словам источника The KED в полупроводниковой отрасли, «учитывая производственные мощности SK hynix и сроки запуска ИИ-сервисов крупными технологическими компаниями, удовлетворить все запросы “Великолепной семёрки” не представляется возможным». Тем не мене, он допустил, что SK hynix с учётом условий рынка может заключить контракты ещё с несколькими клиентами.

Ранее SK hynix сообщила, что с поколением HBM4E она полностью перейдет на модель индивидуального производства. Текущее массовое внедрение сосредоточено вокруг HBM3E, а отрасль готовится в ближайшем будущем к переходу на шестое поколение памяти HBM — HBM4. По словам источников, выпуск кастомной памяти седьмого поколения HBM4E компания освоит во II половине 2026 года, а массовое производство HBM4 начнёт во второй II 2025 года.

Начиная с HBM4, логические кристаллы для памяти SK hynix выпускает TSMC, поскольку усовершенствованный чип требует более продвинутых техпроцессов. До этого компания обходилась собственными мощностями. По данным TrendForce, SK hynix контролирует половину мирового рынка HBM, за ней следуют Samsung и Micron с долями рынка в размере 30 % и 20 % соответственно.

ИИ-чипы нового поколения не просто будут быстрее — они станут потреблять беспрецедентно много энергии и потребуют кардинально изменить инфраструктуру ЦОД. По данным учёных, к 2035 году энергопотребление ИИ-ускорителей может вырасти до порядка 15 кВт, из-за чего окажется под вопросом способность инфраструктуры современных ЦОД обслуживать их, сообщает Network World.

Исследователи лаборатории TeraByte Interconnection and Package Laboratory (TeraLab), подведомственной Корейскому институту передовых технологий (KAIST), подсчитали, что переход к HBM4 состоится в 2026 году, а к 2038 году появится уже HBM8. Каждый этап развития обеспечит повышение производительности, но вместе с ней вырастут и требования к питанию и охлаждению. В лаборатории полагают, что мощность только одного GPU вырастет с 800 Вт до 1200 Вт к 2035 году. В сочетании с 32 стеками HBM, каждый из которых будет потреблять 180 Вт, общая мощность может увеличиться до 15 360 Вт (в таблице ниже дан расчёт для стеков HBM8, а не HBM7 — прим. ред.).

Ожидается, что отдельные модули HBM8 обеспечат ёмкость до 240 Гбайт и пропускную способность памяти до 64 Тбайт/с. В рамках ускорителя можно суммарно получить порядка 5–6 Тбайт HBM с ПСП до 1 Пбайт/с. Это приведёт к изменению конструкции самого ускорителя. Ключевым элементом становятся стеки HBM — процессоры, контроллеры и ускорители будут интегрированы в единую подложку с HBM-модулями. Возможен переход к 3D-упаковке с использованием двусторонних интерпозеров-подложек или даже нескольких интерпозеров на разных «этажах» кристаллов.

Источник изображений: KAIST

Кроме того, для ускорителей придётся разработать и новые системы охлаждения. К уже традиционным прямому жидкостному охлаждению (DLC) и погружным СЖО, вероятно, придётся добавить системы теплоотвода, интегрированные непосредственно в корпуса чипов. Также будут использоваться «жидкостные сквозные соединения» (F-TSVs) для отвода тепла из многослойных чипов, «бесстыковые» соединения Cu–Cu, термодатчики в кристаллах и интеллектуальные системы управления, позволяющие чипам адаптироваться к температурным изменениям.

На уровне ЦОД изменится и контур охлаждения, и температурное зонирование всего объекта. В KAIST подчёркивают, что высокую плотность размещения мощностей объекты в большинстве регионов попросту не смогут поддерживать. Пока гиперскейлеры резервируют гигаватты на десятилетия вперёд, региональным коммунальным службам потребуется 7–15 лет на модернизацию ЛЭП. А где-то этого может и не произойти. Так, в Дублине (Ирландия) по-прежнему действует мораторий на строительство новых ЦОД, во Франкфурте-на-Майне похожий запрет действует до 2030 года, а в Сингапуре сегодня доступно всего лишь 7,2 МВт.

Как считают эксперты, электричество превратилось из одной из статей расходов в определяющий фактор — от его доступности будет зависеть сама возможность реализации ИИ-проектов. На электричество приходится 40-60 % операционных расходов в современной инфраструктуре ИИ, облачной и локальной. Как отмечают в TechInsights, один 15-кВт ускоритель при круглосуточной работе может «съедать» энергии на $20 тыс./год, и это без учёта стоимости охлаждения.

Компании уже вынуждены пересматривать стратегии развёртывания инфраструктуры, учитывая соответствие регуляторным требованиям, региональные тарифы на электроэнергию и др. Гиперскейлеры получают дополнительное преимущество благодаря более низкому PUE, доступу к возобновляемой энергии и оптимизированным схемам закупки энергии. В новой реальности производительность измеряется не только в долларах или флопсах, но и киловаттах.

Более того, меняется география рынка ЦОД. Богатые энергией регионы вроде США, Скандинавии или стран Персидского залива привлекают всё больше инвестиций для строительства дата-центров, а регионы со слабыми энергосистемами рискуют превратиться в «ИИ-пустыни», в которых масштабировать мощности невозможно.

Строителям ИИ-инфраструктуры теперь придётся уделять очень много внимания вопросам энергетики: расходами на электричество, наличие источников энергии, прозрачностью выбросов, близостью ЦОД к электросетям и др. Буквально на днях американский регулятор NERC, отвечающий за надзор за электросетями и сопутствующей инфраструктурой в США, заявил, что подключение к сетям ЦОД в настоящее время весьма рискованно из-за непредсказуемости ЦОД.

Ассоциация JEDEC Solid State Technology объявила о публикации стандарта памяти с высокой пропускной способностью HBM4. Он предполагает дальнейшее повышение пропускной способности, эффективности и ёмкости памяти для ускорителей следующего поколения, ориентированных на задачи ИИ и НРС.

Стандарт JESD270-4 HBM4, как утверждается, привносит многочисленные улучшения по сравнению с предыдущей версией. В частности, благодаря переходу от 1024-бит интерфейса у HBM3E к 2048-бит общая пропускная способность возросла до 2 Тбайт/с. Таким образом, HBM4 подходит для наиболее ресурсоёмких приложений, требующих эффективной обработки огромных массивов данных и сложных вычислений, включая генеративный ИИ.

Стандарт HBM4 удваивает количество независимых каналов на стек с 16 (HBM3) до 32: это предоставляет разработчикам большую гибкость. Говорится о поддержке уровней напряжения VDDQ 0,7 В, 0,75 В, 0,8 В или 0,9 В и VDDC 1,0 В или 1,05 В, что обеспечивает возможность снижения энергопотребления и повышения энергоэффективности. Допускается формирование 4-, 8-, 12- и 16-ярусных стеков ёмкостью 24 и 32 Гбайт. Упомянута поддержка Directed Refresh Management (DRFM) для снижения риска сбоев и повышения надёжности, доступности и удобства обслуживания.

Источник изображения: SK hynix

Для стандарта HBM4 заявлена обратная совместимость с существующими контроллерами HBM3, что обеспечивает бесшовную интеграцию и гибкость при разработке систем нового поколения. При этом один и тот же контроллер может работать как с HBM3, так и с HBM4.

«Внедрение HBM4 знаменует собой важный шаг в области создания памяти с высокой пропускной способностью, обеспечивая производительность, эффективность и масштабируемость, которые необходимы для поддержки ИИ и высокопроизводительных вычислений следующего поколения», — говорит старший вице-президент, корпоративный научный сотрудник и технический директор по вычислениям и графике AMD.

Шведская компания ZeroPoint Technologies, специализирующаяся на создании решений для оптимизации памяти, объявила о стратегическом альянсе с южнокорейским разработчиком ИИ-чипов Rebellions с целью разработки ИИ-ускорителей для инференс. Компании планируют представить новые продукты в 2026 году, обещая «беспрецедентную производительность в пересчёте на токены в секунду на Вт (TPS/W)», пишет EE Times.

Компании планируют увеличить эффективную пропускную способность и ёмкость памяти для нагрузок инференса, используя технологии сжатия, уплотнения и управления памятью от ZeroPoint Technologies. По словам генерального директора ZeroPoint Technologies Класа Моро (Klas Moreau), аппаратная оптимизация работы с памятью на уровне ЦОД позволит увеличить адресуемую ёмкость с ускорением работы почти в 1000 раз по сравнению с использованием программного сжатия.

Компании планируют улучшить показатели токенов в секунду на Вт без ущерба для точности, используя сжатие модели без потерь для уменьшения её размера и сокращения использования энергии, необходимой для перемещения компонентов модели. Гендиректор Rebellions Сонхён Пак (Sunghyun Park) указал, что партнёрство позволит компаниям переопределить возможности инференса, предоставляя более умную, экономичную и устойчивую ИИ-инфраструктуру.

Источник изображения: ZeroPoint Technologies

Моро ранее заявил, что более 70 % данных, хранящихся в памяти, являются избыточными, что позволяет полностью избавиться от них, добившись сжатия без потерь полезной информации. Такая технология сжатия должна выполнять ряд специфических действий в пределах наносекунды, т.е. всего нескольких тактов: «Во-первых, она должна отрабатывать сжатие и распаковку. Во-вторых, она должна уплотнять полученные данные, собирая небольшие фрагменты в единичную линию кеша, чтобы значительно улучшить видимую пропускную способность памяти, и, наконец, она должна бесперебойно управлять данными, отслеживая все фрагменты. Чтобы минимизировать задержку, такой подход должен работать с гранулярностью линий кеша — сжимая, уплотняя и управляя данными в 64-байт фрагментах — в отличие от гораздо больших блоков 4–128 Кбайт, используемых традиционными методами сжатия вроде ZSTD и LZ4».

По словам Моро, благодаря этой технологии, для базовых рабочих нагрузок в ЦОД гиперскейлера адресуемая ёмкость памяти и пропускная способность могут быть увеличены в два-четыре раза, производительность на Вт может увеличиться на 50 %, а совокупная стоимость владения (TCO) может быть значительно снижена. А для специализированных нагрузок, таких как большие языковые модели (LLM), интеграция программного сжатия в сочетании с встроенной аппаратной декомпрессией (что минимизирует любую дополнительную задержку) уже продемонстрировала прирост примерно на 50 % в адресуемой ёмкости памяти, пропускной способности и токенах в секунду.

Моро утверждает, что грядущая интеграция аппаратной (де-)компрессии обещает ещё более существенные улучшения. Например, для базовых ИИ-нагрузок кластер со 100 Гбайт физической памяти благодаря использованию этой технологии будет функционировать так, как если бы у него было 150 Гбайт памяти. «Это не только представляет собой миллиарды долларов потенциальной экономии, но и может повысить производительность сложных ИИ-моделей», — заявил Моро. «Эти достижения обеспечивают надёжную основу для компаний, производящих чипы ИИ, позволяя бросить вызов доминированию таких гигантов отрасли, как NVIDIA», — добавил он.

На этой неделе состоялось ежегодное собрание акционеров компании SK hynix, на котором Квак Но-чжун (Kwak Noh-jung) заявил, что переговоры компании с клиентами о продажах памяти HBM в 2026 году близки к завершению. Как пишет The Register, заявление гендиректора было воспринято как знак того, что, как и в прошлом году, SK hynix распродаст весь объём выпуска HBM на год вперёд.

На мероприятии было объявлено, что в последние недели наблюдается всплеск заказов на поставки HBM, поскольку компании стремятся заключить контракты до ожидаемого увеличения США пошлин на импортируемые полупроводники. Напомним, что в феврале президент США Дональд Трамп (Donald Trump) заявил о намерении ввести тарифы на импорт полупроводников на уровне 25 % и выше, добавив, что в течение года они могут вырасти до 50 % и даже 100 %.

Источник изображений: SK hynix

Квак также сообщил акционерам, что SK hynix ожидает «взрывного» роста продаж HBM. На вопрос о том, представляет ли угрозу планам компании то, что DeepSeek использует для обучения своих ИИ-моделей сравнительно небольшие вычислительные мощности, глава SK hynix заявил, что достижения китайского стартапа станут стимулом для более широкого внедрения ИИ, что повлечёт за собой ещё больший спрос на продукцию SK hynix со стороны большего количества покупателей. Такой ответ стал почти стандартным для руководителей компаний, предоставляющих оборудование для обработки рабочих ИИ-нагрузок, на вопрос о том, формируется ли на ИИ-рынке «ценовой пузырь» и что может произойти, если он лопнет, отметил The Register.

На прошлой неделе компания заявила, что отправила клиентам первые образцы 12-слойной памяти HBM4, отметив, что «образцы были доставлены с опережением графика» и что «она намерена завершить подготовку к массовому производству 12-слойной продукции HBM4 во второй половине года».

Компания SanDisk, которая вскоре станет независимой, отделившись от Western Digital, предложила способ многократного увеличения объёма памяти ИИ-ускорителей. Как сообщает ресурс ComputerBase.de, речь идёт о замене HBM (High Bandwidth Memory) на флеш-чипы с высокой пропускной способностью HBF (High Bandwidth Flash).

На первый взгляд, идея может показаться абсурдной, поскольку флеш-память NAND значительно медленнее DRAM, которая служит основой HBM. Но, по заявлениям SanDisk, архитектура HBF позволяет обойти ограничения, присущие традиционным NAND-изделиям, что сделает память нового типа пригодной для применения в ИИ-ускорителях. При этом HBF планируется использовать прежде всего для задач инференса, а не обучения моделей ИИ.

С каждым новым поколением HBM растёт объём памяти, которым оснащаются ИИ-карты: у современных ускорителей AMD и NVIDIA он достигает 192 Гбайт. Благодаря внедрению HBF компания SanDisk рассчитывает увеличить показатель в 8 или даже 16 раз при сопоставимой цене. Компания предлагает две схемы использования флеш-памяти с высокой пропускной способностью: одна предусматривает полную замену HBM на HBF, а другая — совмещение этих двух технологий.

Источник изображений: ComputerBase.de

В качестве примера SanDisk приводит GPU со 192 Гбайт памяти HBM, которая разделена на восемь стеков по 24 Гбайт. В случае HBF каждый такой стек сможет иметь ёмкость 512 Гбайт. Таким образом, при полной замене HBM ускоритель сможет нести на борту 4 Тбайт памяти: это позволит полностью загрузить большую языковую модель Frontier с 1,8 трлн параметров размером 3,6 Тбайт. В гибридной конфигурации можно, например, использовать связку стеков 2 × HBM плюс 6 × HBF, что в сумме даст 3120 Гбайт памяти.

Архитектура HBF предполагает монтаж кристаллов NAND друг над другом поверх логического кристалла. Вся эта связка располагается на интерпозере рядом с GPU, CPU, TPU или SoC — в зависимости от предназначения конечного изделия. Обычная флеш-память NAND приближается к DRAM по пропускной способности, но не может сравниться с ней по времени доступа. SanDisk предлагает решить проблему путём разделения HBF на массив областей с большим количеством линий данных: это позволит многократно увеличить скорость доступа.

SanDisk разработала архитектуру HBF в 2024 году под «влиянием ключевых игроков в области ИИ». В дальнейшие планы входят формирование технического консультативного совета, включающего партнёров и лидеров отрасли, и создание открытого стандарта. Впрочем, есть и другие методы увеличения объёма памяти ускорителей. Один из них — использование CXL-пулов.

Marvell Technology анонсировала новый подход к интеграции HBM (CHBM) в специализированные XPU, который предоставляет адаптированные интерфейсы для оптимизации производительности, мощности, размера кристалла и стоимости для конкретных конструкций ИИ-ускорителей. Как указано в пресс-релизе, этот подход учитывает вычислительный «кремний», стеки HBM и упаковку. Marvell сотрудничает с облачными клиентами и ведущими производителями HBM, такими, как Micron, Samsung и SK hynix.

CHBM повышает возможности XPU, ускоряя ввода-вывод между внутренними кристаллами самого ускорителя и базовыми кристаллами HBM. Это приводит к повышению производительности и снижению энергопотребления интерфейса памяти до 70 % по сравнению со стандартными интерфейсами HBM. Оптимизированные интерфейсы также уменьшают требуемую площадь кремния в каждом кристалле, позволяя интегрировать логику для поддержки HBM в базовый кристалл и сэкономить до 25 % площади.

Источник изображений: Marvell

Высвободившееся пространство может быть использовано для размещения дополнительных вычислительных или функциональных блоков и поддержки до 33 % большего количества стеков HBM. Всё это повышает производительность и энергоэффективность XPU, одновременно снижая совокупную стоимость владения для операторов облачных инфраструктур. Правда, это же означает и несоответствие стандартами JEDEC. Как отметил ресурс ServeTheHome, HBM4 требует более 2000 контактов, т.е. вдвое больше, чем HBM3. Для кастомного решения нет необходимости в таком количестве контактов, что также высвобождает место для размещения других компонентов.

«Ведущие операторы ЦОД масштабируются с помощью индивидуальной инфраструктуры. Улучшение XPU путем адаптации HBM к конкретной производительности, мощности и общей стоимости владения — это последний шаг в новой парадигме разработки и поставки ускорителей ИИ», — сказал Уилл Чу (Will Chu), старший вице-президент Marvell и генеральный менеджер группы Custom, Compute and Storage. В свою очередь, Гарри Юн (Harry Yoon), корпоративный исполнительный вице-президент Samsung Electronics, отметил, что оптимизация HBM для конкретных XPU и программных сред значительно повысит производительность облачной инфраструктуры операторов и её энергоэффективность.

Согласно данным ServeTheHome, в этом году гиперскейлеры увеличили капзатраты примерно на $100 млрд. Следующее поколение ИИ-кластеров будет в десять и более раз превосходить по мощности систему xAI Colossus на базе 100 тыс. NVIDIA H100. Отказ от стандартов JEDEC и появление возможности настройки памяти с учётом потребностей гиперскейлеров является монументальным шагом для отрасли. Также этого говорит о нацеленности архитектуры Marvell XPU на гиперскейлеров, поскольку в таком «тюнинге» памяти небольшие заказчики не нуждаются.

Уходящая администрация действующего президента США Джо Байдена (Joe Biden) объявила об ограничениях экспорта в Китай высокопроизводительной HBM-памяти, критически важной для производства ИИ-ускорителей. Запрет коснётся более сотни китайских организаций, сообщает The Register.

Ограничения, обновлённые и анонсированные Бюро промышленности и безопасности (BIS) в минувший понедельник, препятствуют экспорту HBM в ряд стран, в частности — в КНР. Модули такой памяти производятся всего несколькими поставщиками в мире, включая южнокорейские Samsung и SK Hynix, а также американскую Micron. В модулях HBM применяются передовые технологии упаковки, недоступные КНР. В Китае активно ведутся работы по импортозамещению технологий. В частности, над собственными HBM-модулями трудится ChangXin Memory Technologies (CXMT).

Источник изображения: Debbie Molle/unsplash.com

HBM чрезвычайно важна для обучения ИИ и инференса и гораздо эффективнее (G)DDR, хотя она дороже и потребляет больше энергии. В последних поколениях оборудования память порой даже важнее FP-производительности. Например, в версиях NVIDIA H200 и AMD MI325X HBM3 заменена на более быструю HBM3e. Особенно результаты заметны при эксплуатации больших языковых моделей (LLM). Однако для моделей поменьше достаточно более простых и доступных ускорителей NVIDIA и AMD с памятью GDDR.

По новым правилам производители памяти должны будут получать специальные экспортные лицензии для продажи HBM китайскому бизнесу. Как показал опыт Cerebras и Groq, при выполнении некоторых технических условий можно обойтись и SRAM. Оба разработчика добились отличных показателей при инференсе, даже в сравнении с решениями с HBM. Пока неизвестно, сможет ли SMIC предложить собственное решение аналогичного класса. В любом случае, запрет на экспорт в Китай HBM не означает завершение масштабных китайских ИИ-проектов.

При Байдене США уже ввели множество ограничений на экспорт, чтобы лишить Китай доступа к технологиям, связанным с передовыми полупроводниками и ИИ-ускорителями, в том числе на поставки высокопроизводительных чипов и литографических EUV-машин для их выпуска. Тем не менее, успехи КНР в сфере ИИ ставят под сомнение эффективность санкций.

Согласно оценкам аналитической компании TrendForce, в III квартале 2024 года глобальный доход производителей памяти DRAM достиг $26,02 млрд (последовательный рост на 13,6 %) на фоне растущего спроса на память DDR5 и HBM для ЦОД, несмотря на снижение поставок памяти LPDDR4 и DDR4 из-за сокращения запасов китайскими брендами смартфонов и расширения мощностей китайскими поставщиками DRAM.

Как и в предыдущем квартале средняя цена продажи (ASP) продолжала расти, чему способствовало, в том числе, вытеснение памятью HBM производства обычной DRAM. При этом контрактные цены выросли на 8–13 %.

В IV квартале TrendForce ожидает квартальный рост общих поставок DRAM в битах, полагая при этом, что ограничения мощностей, вызванные производством HBM, окажут более слабое, чем ожидалось, влияние на цены. Кроме того, расширение мощностей китайскими поставщиками может побудить производителей ПК и бренды смартфонов активно расходовать имеющиеся запасы, чтобы пополнять их более дешёвой DRAM. Это может привести к снижению контрактных цен на обычную DRAM.

Источник изображения: SK hynix

Благодаря росту контрактных цен на DRAM для серверов и ПК в III квартале увеличились доходы трёх крупнейших производителей памяти. Samsung сохранила лидерство с доходом в $10,7 млрд, что на 9 % больше показателя предыдущего квартала. В связи со стратегическим снижением запасов LPDDR4 и DDR4 поставки компанией памяти в битах остались на уровне предыдущего квартала.

На втором месте по-прежнему находится SK hynix с доходом в $8,95 млрд (последовательный рост на 13,1 %). Несмотря на рост поставок HBM3e, более слабые продажи LPDDR4 и DDR4 привели к снижению показателя поставок в битах на 1–3% в квартальном исчислении. Доход Micron вырос на 28,3 % в квартальном исчислении до $5,78 млрд благодаря значительному росту поставок серверной памяти DRAM и HBM3e, что привело к увеличению поставок в битах на 13 % по сравнению с предыдущим кварталом.

Источник изображения: TrendForce

Тайваньские поставщики DRAM, столкнувшиеся в III квартале с падением выручки, значительно отстали от тройки лидеров. У Nanya Technology было отмечено падение поставок в битах более чем на 20 % в квартальном исчислении из-за более слабого спроса на потребительскую DRAM и усиления конкуренции на рынке DDR4 со стороны китайских поставщиков. Операционная прибыль ещё больше снизилась (с -23,4 % до -30,8 %) из-за инцидента с отключением электроэнергии.

Выручка Winbond снизилась в квартальном исчислении на 8,6 % до $154 млн на фоне падения спроса на потребительскую DRAM снизился, что также негативно отразилось на объёме поставок в битах. Наконец, PSMC сообщила о падении выручки от собственного производства потребительской DRAM на 27,6 %. Однако, с учётом полупроводникового производства, её общая выручка от поставок DRAM выросла на 18 % в квартальном исчислении, что обусловлено продолжающимся пополнением запасов клиентами в сфере производства полупроводников.

Компания Microsoft на ежегодной конференции Ignite для разработчиков, IT-специалистов и партнёров анонсировала облачные инстансы Azure HBv5 для HPC-задач, которые предъявляют наиболее высокие требования к пропускной способности памяти. Новые виртуальные машины оптимизированы для таких приложений, как вычислительная гидродинамика, автомобильное и аэрокосмическое моделирование, прогнозирование погоды, исследования в области энергетики, автоматизированное проектирование и пр.

Особенность Azure HBv5 заключается в использовании уникальных процессоров AMD EPYC 9V64H (поколения Genoa). Эти чипы насчитывают 88 вычислительных ядер Zen4, тактовая частота которых достигает 4 ГГц. Ближайшим родственником является изделие EPYC 9634, которое содержит 84 ядра (168 потоков) и функционирует на частоте до 3,7 ГГц.

По данным ресурса ComputerBase.de, чип EPYC 9V64H также фигурирует под именем Instinct MI300C: по сути, это процессор EPYC, дополненный памятью HBM3. При этом клиентам предоставляется возможность кастомизации характеристик. Отметим, что ранее x86-процессоры с набортной памятью HBM2e были доступны в серии Intel Max (Xeon поколения Sapphire Rapids).

Каждый инстанс Azure HBv5 объединяет четыре процессора EPYC 9V64H, что в сумме даёт 352 ядра. Система предоставляет доступ к 450 Гбайт памяти HBM3, пропускная способность которой достигает 6,9 Тбайт/с. Задействован интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand со скоростью передачи данных до 200 Гбит/с в расчёте на CPU.

Источник изображений: Microsoft

Применены сетевые адаптеры Azure Boost NIC второго поколения, благодаря которым пропускная способность сети Azure Accelerated Networking находится на уровне 160 Гбит/с. Для локального хранилища на основе NVMe SSD заявлена скорость чтения информации до 50 Гбайт/с и скорость записи до 30 Гбайт/с.

Отмечается, что по показателю пропускной способности памяти виртуальные машины Azure HBv5 примерно в 8 раз превосходят новейшие альтернативы bare-metal и cloud, в 20 раз опережают инстансы Azure HBv3 и Azure HBv2 (на базе EPYC Milan-X и EPYC Rome) и в 35 раз обходят HPC-серверы возрастом 4–5 лет, жизненный цикл которых приближается к завершению. Машины Azure HBv5 станут доступны в I половине 2025 года.