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– Amostras com mais de 2,8 TB/s por stack e >11 Gbps por pin já estão sendo enviadas a clientes, além de GDDR7
– Micron tem GDDR7 maduro e em evolução para ~40 Gbps, mirando GPUs de próxima geração e workloads de IA
– Ganhos importantes para inferência/treinamento de IA e para desempenho gráfico
Conforme publicado hoje, quarta-feira (24), pelo TweakTown, a Micron anunciou avanços nas famílias de memória da marca para GPUs e acceleradores de IA, e a companhia já está entregando amostras (e, segundo comunicados e relatos da imprensa, iniciando envios a parceiros) de HBM4 que alcançam mais de 2,8 TB/s de largura de banda por stack, com velocidades acima de 11 Gbps, e afirma ter GDDR7 pronto para operar em velocidades na faixa dos 40 Gbps em implementações futuras.
A HBM (High-Bandwidth Memory) evolui para atender cargas massivas de dados em modelos de IA e aceleradores, visto que os stacks HBM4 que a Micron está colocando nas mãos de clientes entregam interfaces muito mais largas, resultando em cerca de 2,8 TB/s de banda por stack em configurações citadas pela empresa.
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Do lado das GDDR, a evolução para GDDR7 significa canais de memória com maior bit rate e novas arquiteturas de canal (multi-channel por chip), novidades que a Micron já vinha mostrando em amostras de GDDR7 a 32 Gb/s. e agora comenta que soluções acima de 40 Gb/s estão prontas, mirando tanto o mercado gamer (GPUs discretas) quanto módulos para aceleradores que usem soluções em designs específicos.
Por que importa para AI e jogos
Para IA: mais largura de banda por stack reduz stalls e acelera o fluxo de tensores entre memória e computação, o que é crucial para modelos grandes e inferência em tempo real.
Para jogos e GPUs convencionais: GDDR7 a ~40 Gbps amplia a performance em cenários nos quais a largura de banda por custo/consumo é o fator limitante, numa melhoria que se traduz em maiores taxas de frames e menos bottlenecks em texturas e workloads de rasterização/ray tracing
Impactos no mercado e prazos
Por fim, a Micron afirma que já enviou amostras e iniciou colaborações com parceiros de foundry, enquanto se prepara para volume conforme demanda de clientes de IA. Ainda assim, a adoção em larga escala depende de validações com fabricantes de aceleradores (NVIDIA, AMD, startups de AI) e do ritmo de integração nos designs finais.