Samsung doorbreekt de 16 Gbps barrière met HBM4E onthulling op GTC 2026

Samsung heeft de Nvidia GTC 2026 gebruikt om een voorproefje te geven van zijn volgende AI-geheugen roadmap, waarbij HBM4E voor het eerst op de beurs te zien was naast het pas gecommercialiseerde HBM4 van het bedrijf. Het bedrijf zei dat HBM4 nu in massaproductie is voor het Nvidia Vera Rubin-platform, terwijl HBM4E wordt getoond als de opvolger met hogere bandbreedte voor de volgende generatie datacenter workloads.

Samsung stelt HBM4 en HBM4E centraal in zijn GTC-boodschap

Centraal op de stand van Samsung op de GTC 2026 staat HBM4, dat volgens het bedrijf nu in massaproductie is en is ontworpen voor Nvidia's Vera Rubin-platform. Samsung zei dat het geheugen een standaard verwerkingssnelheid van 11,7 Gbps levert, boven de baseline van 8 Gbps die het bedrijf noemde, en dat het tot 13 Gbps kan worden opgedreven.

De nieuwere HBM4E is de grotere toekomstgerichte onthulling. Samsung zei dat het dit onderdeel voor het eerst laat zien op de GTC 2026, met prestatiedoelen van 16 Gbps per pin en 4,0 TB/s aan bandbreedte. Het bedrijf laat ook de hybride koperverbindingstechnologie zien, waarmee toekomstige HBM-stacks 16 lagen of meer kunnen bereiken, terwijl de warmteweerstand met meer dan 20% wordt verlaagd in vergelijking met thermische compressieverbindingen.

De aankondiging verbreedt ook Samsungs positie op het gebied van Nvidia-infrastructuur

Samsung gebruikt de geheugenaankondiging om zichzelf te positioneren als een bredere leverancier voor Nvidia-gerichte AI-infrastructuur in plaats van alleen een HBM-verkoper. In het aparte Nvidia-gerichte gedeelte van de stand, zegt Samsung dat het ook het SOCAMM2 servergeheugen en de PM1763 SSD-opslag uitlicht, die zijn ontworpen voor Nvidia AI-systemen, terwijl de PM1753 SSD wordt getoond als onderdeel van Nvidia's BlueField-4 STX referentiearchitectuur voor versnelde opslaginfrastructuur op Vera Rubin.

Samsung zei dat SOCAMM2 al in massaproductie is en beschreef het als een DRAM-gebaseerde servergeheugenmodule met laag stroomverbruik die gericht is op de volgende generatie AI-infrastructuur. Voor opslag maakt de PM1763 volgens het bedrijf gebruik van PCIe 6.0 voor snellere overdrachten en hogere capaciteiten, terwijl de PM1753 gericht is op energie-efficiëntie en systeemprestaties voor inferentiewerkbelastingen.

Samsung koppelt de lancering aan de AI-fabriek en lokale AI-ambities

Naast datacentergeheugen gebruikt Samsung de GTC 2026 ook om te laten zien hoe zijn halfgeleider- en fabricageactiviteiten aansluiten op de AI-softwarestack van Nvidia. Het bedrijf zei dat het van plan is om Nvidia's versneld computergebruik en Omniverse-bibliotheken te gebruiken om zijn AI-fabrieksinspanningen op te schalen en de digitale-tweeling-gebaseerde productie te versnellen in zijn geheugen-, logica-, gieterij- en geavanceerde verpakkingsactiviteiten.

Samsung gebruikte de aankondiging ook om lokale AI-hardware te promoten. Op de GTC zei het bedrijf dat het PM9E3 en PM9E1 NAND voor Nvidia DGX Spark laat zien, naast LPDDR5X en LPDDR6-geheugen voor hoogwaardige mobiele en edge-AI-apparaten. Samsung zei dat LPDDR5X tot 25 Gbps per pin kan bereiken met een tot 15% lager energieverbruik, terwijl LPDDR6 gericht is op 30 tot 35 Gbps per pin met extra energiebeheerfuncties voor toekomstige edge-AI workloads.