حافظه‌های HBM5 با خنک‌کننده داخلی از راه می‌رسند

شرکت SK hynix از فناوری جدیدی با نام iHBM رونمایی کرد. این فناوری در واقع نوعی معماری حرارتی جدید است که قصد دارد یکی از مهم‌ترین گلوگاه‌های نسل جدید شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی را برطرف کند. این فناوری با انتقال سیستم خنک‌سازی به درون ساختار ارتباطی حافظه HBM، تلاش می‌کند مشکل داغ‌شدن شدید حافظه‌های پرسرعت AI و افت عملکرد ناشی از Thermal Throttling را در سطح معماری کنترل کند.

در سال‌های اخیر، رشد انفجاری مدل‌های هوش مصنوعی باعث شده حافظه‌های HBM یا High Bandwidth Memory به یکی از حیاتی‌ترین اجزای شتاب‌دهنده‌های AI تبدیل شوند. این حافظه‌ها به‌دلیل پهنای باند بسیار بالا و تأخیر پایین، حالا نقش اصلی را در تغذیه پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های مخصوص پردازش AI برعهده دارند؛ اما همین تراکم بالا، حالا به یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های صنعت نیمه‌هادی تبدیل شده است: حرارت.

معماری iHBM دقیقاً چه کاری انجام می‌دهد؟

بنابر گزارش Tom's Hardware و به گفته SK hynix، فناوری iHBM با استفاده از ICEها یا Integrated Cooling Elements، فرآیند دفع حرارت را مستقیماً به داخل پکیج حافظه منتقل می‌کند. برخلاف طراحی‌های متداول که گرما را از طریق لایه‌های پکیج یا هیت‌اسپردرهای خارجی دفع می‌کنند، در iHBM عناصر خنک‌کننده مستقیماً داخل لایه D2D PHY قرار گرفته‌اند؛ همان بخش فوق‌سریعی که ارتباط میان دای پایه HBM و پردازنده AI را برقرار می‌کند.

iHBM گرما را مستقیماً از داغ‌ترین نقطه حافظه HBM دفع می‌کند؛ جایی که ترابایت‌ها داده در هر ثانیه میان GPU و حافظه جابه‌جا می‌شود.

این ناحیه در واقع یکی از داغ‌ترین بخش‌های کل ساختار محسوب می‌شود. دلیل آن هم حجم عظیم تبادل داده میان HBM و پردازنده است. در شتاب‌دهنده‌های مدرن AI، ترابایت‌ها داده در هر ثانیه از طریق هزاران مسیر سیگنال‌دهی موازی جابه‌جا می‌شود. میلیاردها ترانزیستور با فرکانس‌های بسیار بالا دائماً در حال تغییر وضعیت هستند و همین موضوع باعث ایجاد تلفات سوییچینگ، جریان نشتی و افزایش مقاومت الکتریکی می‌شود؛ عواملی که مستقیماً گرمای شدیدی تولید می‌کنند.

SK hynix می‌گوید قرار دادن عناصر خنک‌کننده دقیقاً در همین ناحیه باعث شده مقاومت حرارتی ساختار بیش از ۳۰ درصد کاهش پیدا کند. این کاهش مقاومت حرارتی به سیستم اجازه می‌دهد حتی تحت بارهای پردازشی سنگین AI نیز فرکانس و پهنای باند حافظه را پایدارتر حفظ کند.

چرا HBM تا این اندازه با مشکل حرارت روبه‌رو است؟

برخلاف حافظه‌های سنتی، HBM بر پایه پشته‌سازی عمودی چندین دای DRAM ساخته می‌شود. این ساختار سه‌بعدی باعث می‌شود فاصله انتقال داده به‌شدت کاهش پیدا کند و پهنای باند بسیار بالاتری در اختیار GPU یا شتاب‌دهنده قرار گیرد. به همین دلیل، HBM حالا به انتخاب اصلی پردازنده‌های AI و HPC تبدیل شده است.

اما همین طراحی متراکم، یک مشکل بزرگ هم ایجاد می‌کند. حافظه HBM دقیقاً کنار GPU و روی همان پکیج قرار می‌گیرد و از طریق یک اینترپوزر سیلیکونی فوق‌پرسرعت به پردازنده متصل می‌شود. در نتیجه، حجم بزرگی از گرما در فضایی بسیار کوچک متمرکز خواهد شد.

زمانی که دمای این بخش از محدوده ایمن عبور کند، سیستم برای جلوگیری از آسیب فیزیکی وارد وضعیت Thermal Throttling می‌شود؛ فرآیندی که طی آن فرکانس کاری و ولتاژ کاهش پیدا می‌کند. نتیجه مستقیم این اتفاق نیز افت عملکرد پردازنده و کاهش سرعت پردازش بارهای AI خواهد بود.

این مسئله با افزایش تعداد لایه‌های حافظه در نسل‌های جدید HBM شدیدتر هم می‌شود. هرچه تعداد لایه‌های DRAM بیشتر شود، انتقال حرارت از لایه‌های میانی دشوارتر خواهد شد و کنترل دما پیچیدگی بیشتری پیدا می‌کند.

iHBM؛ فناوری کلیدی برای نسل HBM5

SK hynix معتقد است iHBM می‌تواند یکی از فناوری‌های کلیدی نسل بعدی حافظه‌های HBM، به‌خصوص HBM5، باشد. نسل‌های آینده حافظه AI قرار است با پشته‌های بلندتر، چگالی بیشتر و پهنای باند بالاتری وارد بازار شوند؛ موضوعی که بدون مدیریت حرارتی پیشرفته، عملاً می‌تواند به یک گلوگاه جدی تبدیل شود.

«لی کانگ-ووک»، معاون SK hynix، درباره این فناوری می‌گوید:

iHBM یک راهکار بهینه برای حداقل‌سازی تولید گرماست که با ترکیب توان طراحی حافظه و فناوری‌های پیشرفته بسته‌بندی توسعه یافته است. ما قصد داریم ارزش موردنیاز مشتریان در محیط‌های هوش مصنوعی را به‌صورت فعالانه فراهم کنیم و جایگاه رهبری خود در بازار حافظه‌های AI را بیش از پیش تقویت کنیم.

امکان تولید انبوه بدون تغییر اساسی در طراحی

یکی از نکات مهم درباره iHBM این است که SK hynix ادعا می‌کند این فناوری قابلیت تولید انبوه با استفاده از فرآیندهای فعلی را دارد. این معماری بر پایه فناوری Wafer Level Packaging و فرآیند MR-MUF توسعه یافته؛ فناوری‌ای که هم‌اکنون نیز در محصولات تجاری HBM این شرکت استفاده می‌شود.

علاوه بر این، طراحی iHBM با ساختارهای فعلی System-in-Package سازگار است. این یعنی شرکت‌ها می‌توانند بدون نیاز به بازطراحی کامل شتاب‌دهنده‌ها یا زیرساخت‌های فعلی، از فناوری حرارتی جدید استفاده کنند.

با توجه به حرکت سریع صنعت نیمه‌هادی به سمت پردازش‌های AI سنگین‌تر، حالا مدیریت حرارت دیگر فقط یک چالش جانبی نیست؛ بلکه به یکی از تعیین‌کننده‌ترین عوامل در طراحی نسل آینده حافظه‌ها و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی تبدیل شده است.