HBM3がGPUアーキテクチャに与えるインパクト

GPUの進化に伴い、メモリ技術も飛躍的に進化を遂げています。

中でも、HBM（High Bandwidth Memory）は、従来のGDDRシリーズに比べて高い帯域幅と効率性を実現する技術として注目されています。

この記事では、HBM3の特徴や、従来のメモリ技術との違い、そしてGPUアーキテクチャに与える影響について詳しく解説します。

HBM3（High Bandwidth Memory 3）とは

HBM3は、High Bandwidth Memory（HBM）技術の第3世代にあたる次世代メモリ規格です。

メモリチップを縦方向に積層する3D設計を採用し、従来の横に並べる設計と比較して、物理サイズを小さくしつつ高速なデータ転送を実現しています。

GPUやAIアクセラレータ、高性能計算（HPC）など、計算負荷の高い用途で使用されてますね。

HBM3は、このHBMの3世代目の技術です。JEDEC（電子デバイス標準化団体）によって2022年に正式に規格化されました。HBM2E（HBM2 Enhanced）の進化版として、転送速度、容量、消費電力効率の面で大きな進化を遂げています。

HBM3は何が進化したか？

HBM3の進化は以下3つに集約されます。

アーキテクチャの進化

インターフェース: HBM3は、HBM2Eと同様にワイドインターフェース（1024ビット以上）を採用していますが、クロック速度が大幅に向上しています。

HBM2E: 最大3.2Gbps（ギガビット/秒）
HBM3: 最大6.4Gbps（ギガビット/秒）
スタック構造: 16層（ダイ）までの積層をサポート。従来の8層に比べ、より高い容量と性能を提供します。

TSV（Through-Silicon Via）の改良

TSVは、積層チップ間のデータ転送を実現する技術です。HBM3では、TSVの設計が改良され、信号伝達効率が向上するとともに、熱管理の最適化が図られています。

メモリコントローラの最適化

HBM3は、GPUやアクセラレータに統合される専用メモリコントローラを必要とします。

新しいコントローラ設計により、データ転送効率とレイテンシが改善され、特にリアルタイム処理が求められるAIやHPCアプリケーションで効果を発揮します。

HBM3の採用によるメリット

HBM3を採用することで、以下のようなメリットが生まれます。

高帯域幅

HBM3は、1スタックで1TB/s（テラバイト毎秒）を超える帯域幅を提供します。HBM2Eでは約460GB/sだったため、HBM3は倍以上の性能向上を実現しています。

ちなみにNVIDIAのH100 GPUでは、6つのHBM3スタックを使用して、最大3TB/sの総帯域幅を達成しています。

大容量化

HBM3は1スタックで最大24GBをサポートしています（HBM2Eでは16GB）。AIモデルの学習や科学シミュレーションのような大規模データセットの処理に最適です。

低消費電力

データ転送の効率が大幅に向上し、従来のGDDR系メモリに比べて消費電力を大幅に削減しました。特にデータセンターやHPC用途では、電力コスト削減と環境負荷軽減に寄与します。

高い集積度

メモリチップを垂直に積み上げる「3Dスタッキング」を採用しつつ、TSV（Through-Silicon Via）によって積層されたチップ間のデータ転送を効率化するため、高速かつ低消費電力のデータ通信を実現しています。

HBM3採用のグラボは2025年以降に出回る？

さて、非常に高性能なHBM3ですが、やはりネックはコストですね。現状はHBM2Eなので、HBM3採用のグラボが出回るのは2025年以降と予想されています。

ただし、HBM3自体の価格が高騰していることもあり、コストと性能のバランスを取るのが難しいかもしれません。NVIDIA H100のようなグラボは、我々一般人は手が出ませんし。

5～10万円でHBM3搭載のグラボが手に入るのは、3～5年後なのかもしれません。非常に楽しみな技術だけに、早く安くなってほしいですよね。