次世代メモリ

はじめにGPUを増やしてもAIは速くならないここ数年、AIの進化はGPUの性能向上とともに加速してきました。大規模言語モデル（LLM）の学習には数万台規模のGPUが使われ、世界中でAIデータセンターの建設が進んでいます。「GPUを確保できる...

AI需要の爆発とDRAM微細化の限界が同時に進む中、次世代メモリの本命として急浮上しているのが「3D X-DRAM」です。NEO Semiconductor社が提唱し、2026年4月にPoC成功を発表したことで、同技術は“構想”から“実在す...

AIの進化はGPU性能の向上によって加速してきました。しかし現在は、GPUの性能にメモリが追いつかないことが大きな課題になっています。特にHBMは高速ですが、積層数や配線構造に限界があり、これ以上の性能向上が難しくなりつつあります。そこで次...

2026年、AIインフラの中心に位置するメモリ技術は大きな転換点を迎えています。これまでHBM（High Bandwidth Memory）は、GPUやAIアクセラレータの性能を左右するボトルネックとして注目されてきました。そして、最新世代...

はじめに生成AIの普及により、AI向けGPUの需要はかつてないスピードで拡大しています。その中心にあるのが、GPUと密接に連携する超高速メモリHBMです。HBMは複数のDRAMチップを縦に積み上げ、TSVで接続することで、従来DRAMを大き...

はじめに生成AIの急拡大により、AIインフラの主役は“演算”から“メモリ”へと移りつつあります。モデル規模が数兆パラメータへ拡大する中、性能を決めるのはGPUの演算能力ではなく、高速かつ大量のデータをメモリから供給できるかに変わりました。そ...

AI時代におけるメモリの重要性AIやHPC（高性能計算）、さらに生成AIを含む大規模モデルの急速な普及により、半導体に求められる演算能力はかつてないほどに高まっています。GPUやAIアクセラレータは卓越した演算性能を備えていますが、その真価...