Micron раскрыла планы по DDR6, LPDDR6, HBM и NAND: ставка на ИИ
Micron представила дорожную карту развития памяти следующего поколения, включая DDR6, LPDDR6, HBM4 и NAND G11. Компания делает ставку на растущий спрос со стороны ИИ, но потребительские решения появятся не скоро.

Micron опубликовала дорожную карту развития памяти следующего поколения, в которой особое внимание уделено растущему спросу со стороны искусственного интеллекта. Компания раскрыла планы по DDR6, LPDDR6, HBM и NAND, а также сообщила об изменениях в долгосрочных исследовательских проектах. Согласно представленным данным, новые стандарты памяти обещают значительный прирост производительности и энергоэффективности по сравнению с текущим поколением.
DDR6 и LPDDR6: характеристики и сроки
DDR6 нацелена на достижение пропускной способности, более чем вдвое превышающей возможности DDR5. В свою очередь LPDDR6 обещает повышение энергоэффективности более чем на 35% по сравнению с LPDDR5, а для определённых плотностей записи этот показатель будет ещё выше. Оба типа памяти будут создаваться на базе перспективного техпроцесса 1δ (1-delta), серийный выпуск которого намечен на вторую половину 2027 года. Этот техпроцесс позволит увеличить плотность размещения битов примерно на 25%.
Micron позиционирует DDR6 как высоконадёжное серверное решение для центров обработки данных, а LPDDR6 — как память для мобильных устройств, которая всё чаще находит применение и в дата-центрах. Компания уже сотрудничает с Meta над внедрением LPDDR6 в будущие инфраструктуры центров обработки данных. Конкретных сроков появления DDR6 для потребительского рынка или точных дат выхода этих продуктов Micron пока не называет. Что касается ёмкости, то вслед за недавним анонсом модулей DDR5 RDIMM объёмом 512 ГБ Micron планирует выпустить модули RDIMM ёмкостью 1 ТБ. Компания заявляет, что это будет самый ёмкий модуль RDIMM в отрасли.
Скотт ДеБур, президент Micron по технологиям и продуктам, также сообщил, что технология DRAM с архитектурой ячейки 4F² в настоящее время исключена из дорожной карты. После более чем 20 лет исследований и оценок от неё решили отказаться из-за ограничений масштабирования, сложности производства и высокой стоимости. Micron продолжает использовать архитектуру 6F² для планарной DRAM, тогда как компания CXMT, напротив, движется в сторону 4F². Кроме того, Micron ведёт разработку 3D DRAM в качестве долгосрочной альтернативы существующим решениям. В техпроцессе 1ε будет применяться технология соединения пластин (wafer bonding), а в более поздних поколениях — литография в экстремальном ультрафиолете с высокой числовой апертурой (High-NA EUV) и новые материалы.
В сфере ИИ дорожная карта Micron для памяти HBM охватывает версии HBM4 (обеспечивающая пропускную способность 2, 8 ТБ/с на стек), HBM5, HBM5E и HBM6 — их выпуск запланирован на период примерно с 2028 по 2030 год. Параллельно разрабатывается технология vHBM — вертикальная компоновка, при которой память размещается непосредственно поверх вычислительного кристалла. Это позволяет сократить путь передачи данных и повысить пропускную способность в расчёте на ватт потребляемой энергии. Отдельное решение vEIM, предназначенное для задач инференса на периферийных устройствах (edge AI), нацелено на достижение пропускной способности около 2 ТБ/с при энергопотреблении менее 1 пикоджоуля на бит. При этом отвод тепла остаётся серьёзной проблемой, ведь память размещается поверх чипа, который сам по себе сильно нагревается в процессе работы.
Наконец, обновления коснутся и памяти NAND. Массовое производство поколения G11 от Micron запланировано на вторую половину 2027 года. Оно будет отличаться использованием более 400 слоёв, технологией соединения пластин (wafer-on-wafer), примерно двукратным увеличением плотности хранения данных по сравнению с поколением G9, ростом скорости ввода-вывода (I/O) в 1, 5 раза и снижением энергопотребления при передаче данных более чем на 25%. В основе всех этих разработок лежит растущий спрос. По оценкам Micron, развитие «агентного» ИИ (agentic AI) привело к увеличению потребности в памяти примерно в 30 раз по сравнению с задачами обычного инференса, а «физический» ИИ (physical AI) должен обеспечить дополнительный рост спроса — ещё более чем в 10 раз.




Обсуждение
Войдите, чтобы присоединиться к обсуждению.
Загружаем обсуждение…