Samsung annonce la première livraison commerciale de mémoire HBM4 à un client, confirmant l’entrée en production d’une génération conçue pour les accélérateurs d’intelligence artificielle à très haute intensité de calcul. Cette évolution place la bande passante mémoire au centre de la performance des infrastructures IA et modifie l’architecture des serveurs spécialisés.
Cette première livraison intervient dans un contexte de forte demande pour les accélérateurs dédiés à l’entraînement et à l’inférence de modèles de grande taille. Les processeurs graphiques et les circuits spécialisés intègrent désormais des dizaines de milliers de cœurs capables d’exécuter simultanément des opérations matricielles massives. Dans ces configurations, la contrainte dominante réside dans le débit soutenu entre calcul et mémoire. Une bande passante insuffisante entraîne des cycles d’attente et réduit l’utilisation effective des unités de calcul.
La HBM4 répond à cette contrainte en augmentant massivement la largeur du bus et en rapprochant physiquement la mémoire de l’accélérateur. Les performances d’un système IA se mesurent ainsi en téraoctets par seconde réellement exploitables et en taux d’occupation des cœurs de calcul, indicateurs directement liés au coût par cycle d’entraînement.
Une architecture 3D empilée avec l’accélérateur
La HBM4 repose sur un empilement vertical de matrices DRAM sur 8 à 16 couches, interconnectées par des TSV, des vias traversant le silicium. Chaque pile est positionnée sur un interposeur en silicium, au plus près du processeur graphique ou du circuit spécialisé. La distance physique entre mémoire et calcul se limite à quelques millimètres, ce qui améliore l’intégrité du signal et la stabilité des transferts à très haut débit.
La largeur de bus atteint 1 024 bits par pile. Plusieurs piles peuvent être agrégées autour d’un même accélérateur. Les débits annoncés dépassent 11 gigabits par seconde par broche, pour une bande passante supérieure à 3 téraoctets par seconde par pile. Le contrôleur mémoire est intégré directement dans l’accélérateur et pilote plusieurs dizaines de canaux indépendants afin d’optimiser les accès massivement parallèles. Le standard est encadré par le consortium JEDEC.
HBM4 et DDR5, deux modèles d’ingénierie distincts
La DDR5 SDRAM est basée sur des modules DIMM insérés dans un socket. Elle possède un bus de 64 bits par canal et des fréquences élevées pour augmenter le débit. Les signaux transitent par des pistes longues sur carte mère, ce qui accroît les contraintes électriques et la consommation énergétique lorsque la fréquence augmente. Cette architecture privilégie la capacité totale installée et le coût par gigaoctet, critères adaptés aux serveurs généralistes et aux environnements virtualisés.
La HBM4 adopte une approche fondée sur la largeur massive du bus et sur la proximité physique. La multiplication des lignes d’entrées et sorties permet d’atteindre un débit élevé sans dépendre exclusivement d’une hausse de fréquence. L’efficacité énergétique par bit transféré s’améliore, paramètre déterminant pour les centres de données soumis à des contraintes de densité thermique. La HBM4 optimise la bande passante soutenue et la densité de performance par watt.
Un impact direct sur l’efficacité des charges IA
L’entraînement de modèles de grande taille implique des lectures et des écritures simultanées sur des volumes de données importants. Une bande passante élevée assure l’alimentation continue des unités de calcul et stabilise les temps de traitement. La HBM4 améliore le taux d’utilisation effectif des accélérateurs, ce qui réduit la durée des cycles d’entraînement et augmente la prévisibilité des performances en production.
La compétition industrielle s’intensifie autour de cette génération. SK Hynix et Micron développent également leurs solutions HBM4, tandis que Samsung cherche à renforcer sa position sur un segment stratégique pour l’IA industrielle.
L’intégration de la HBM4 transforme la conception des serveurs spécialisés. L’architecture s’organise désormais autour de l’accélérateur et de son sous-système mémoire co-packagé, ce qui influence la densité énergétique, le refroidissement et la topologie des interconnexions internes. La mémoire devient ainsi un levier direct de productivité des infrastructures IA et un facteur clé de compétitivité pour les exploitants de centres de données.
