Intel, SoftBank y la Universidad de Tokio unen fuerzas para desafiar al HBM con Saimemory

Intel, SoftBank y la Universidad de Tokio unen fuerzas para desafiar al HBM con Saimemory

La demanda de aceleradores de IA ha crecido de forma explosiva en los últimos años, poniendo a prueba a los proveedores de memoria de alta velocidad para ofrecer mayor ancho de banda y mejorar el rendimiento en entrenamientos e inferencias. En respuesta a esta necesidad, Intel, SoftBank y la Universidad de Tokio han creado Saimemory, un nuevo proyecto para desarrollar una alternativa a la memoria HBM, también basada en stacked DRAM.

Un ambicioso plan con respaldo institucional

Según fuentes cercanas al proyecto, los primeros prototipos llegarán en 2027, y la producción en volumen está prevista para 2030. La alianza combina la experiencia de diseño de chips de Intel con patentes innovadoras de memoria de la Universidad de Tokio. Además, SoftBank ha comprometido cerca de ¥3.000 millones (unos 21 millones de dólares) para financiar la investigación.

El proyecto podría sumar a otros socios estratégicos, como el Instituto Riken y Shinko Electric Industries, que participarían como inversores o socios técnicos. La hoja de ruta también contempla buscar apoyo gubernamental para acelerar el desarrollo.

Rediseñando el stacked DRAM para la era de la IA

Mientras que el HBM tradicional depende de TSVs y un interposer ancho para superar los 1 TB/s, la propuesta de Saimemory reorganiza la gestión de señales y de refresco para mejorar la eficiencia energética, la latencia y el rendimiento.

No es la primera vez que se intenta desafiar a estándares consolidados como HBM. En 2011, Samsung y Micron desarrollaron la Hybrid Memory Cube (HMC), que prometía velocidades hasta quince veces mayores que DDR3. Sin embargo, tras el entusiasmo inicial, Micron dejó de producirla en 2018, demostrando lo difícil que es romper con estándares tan asentados.

¿Un futuro disruptivo para la IA?

Si Saimemory tiene éxito, Intel sería el primer adoptante de la nueva tecnología para sus futuros aceleradores de IA. Empresas como AMD y NVIDIA también podrían sumarse a las pruebas, pero el despliegue masivo dependerá de la viabilidad técnica y los rendimientos de fabricación.

Vía: TechPowerUp

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