SK hynix présente des solutions mémoire : 48 Go HBM4 à 11,7 Gbps, SOCAMM2 et LPDDR6 pour l’IA
SK hynix a récemment présenté ses solutions de mémoire de prochaine génération pour l’IA, incluant 48 Go de HBM4, SOCAMM2, LPDDR6, et bien plus encore pour les futures plateformes.
48 Go HBM4 : Révolution de la mémoire pour l’IA
Communiqué de presse : SK hynix a annoncé qu’elle ouvrira un stand d’exposition au Venetian Expo pour présenter sa solution de mémoire AI de nouvelle génération à CES 2026, qui se tiendra à Las Vegas du 6 au 9 janvier.
Le produit phare est un HBM4 à 16 couches de 48 Go, dévoilé pour la première fois. Ce modèle succède à un HBM4 à 12 couches de 36 Go, affichant des vitesses de 11,7 Gbps, et est développé en phase avec les besoins de ses clients.
Un HBM3E à 12 couches de 36 Go, destiné à dynamiser le marché cette année, sera également exposé. SK hynix présentera des modules GPU intégrant HBM3E pour serveurs AI, soulignant leur rôle crucial dans les systèmes d’intelligence artificielle.
SOCAMM2 et les innovations en mémoire
SK hynix prévoit d’exposer SOCAMM2, un module de mémoire basse consommation destiné aux serveurs AI, afin de prouver la compétitivité de son portefeuille face à la demande croissante en serveurs AI.
Par ailleurs, SK hynix mettra en avant sa gamme de produits de mémoire traditionnelle optimisés pour l’IA, notamment le LPDDR6 qui promet un gain significatif en vitesse de traitement des données et en efficacité énergétique.
Dans le secteur du NAND flash, la société présentera un produit QLC 2To 321 couches, optimisé pour les eSSDs ultra-haute capacité, répondant à la demande des centres de données AI. Ce produit améliore l’efficacité énergétique et les performances tout en étant particulièrement avantageux pour les environnements de centres de données AI nécessitant une faible consommation d’énergie.
SK hynix présentera également un prototype à grande échelle de cHBM, permettant aux visiteurs d’approcher son architecture novatrice. Avec l’évolution de la concurrence dans le marché de l’IA, nécessitant une efficacité d’inférence et une optimisation des coûts, ce prototype évoque de nouvelles stratégies intégrant des fonctions de calcul directement dans la mémoire HBM.
