Samsung Electronics, ABD’de düzenlenen FMS 2026 etkinliğinde yapay zeka odaklı yeni bellek teknolojilerini tanıttı. Şirket, 400'den fazla katmana sahip V10 BV-NAND, yapay zeka hızlandırıcılarının üzerine yerleştirilen zHBM mimarisi ve cihaz üzerinde yapay zeka için geliştirilen zNAND-O çözümleriyle gelecek nesil AI altyapısına yönelik yol haritasını paylaştı. zHBM ile bellek işlemcinin üzerine taşınıyor Etkinliğin en dikkat çeken duyurusu, Samsung'un ilk kez gösterimini yaptığı zHBM (3D High Bandwidth Memory) konsepti oldu. Geleneksel HBM tasarımlarında bellek yongaları yapay zeka işlemcisinin yanına yerleştirilirken zHBM mimarisinde bellek doğrudan AI hızlandırıcısının üzerine dikey olarak istifleniyor.
Bu tasarım sayesinde işlemci ile bellek arasındaki veri yolu önemli ölçüde kısalıyor. Samsung, yeni arayüz sisteminin HBM5'e kıyasla 8 kata kadar daha yüksek performans sağlayacağını belirtiyor. Ayrıca geliştirilen wafer bonding teknolojisi sayesinde bellek yoğunluğunun HBM5'in 10 katından fazla artırılabileceği, enerji verimliliğinin üç katına çıkacağı ve termal direncin yarıdan fazla azalacağı ifade ediliyor.
Şirket ayrıca zHBM'nin özelleştirilebilir bir mimari olduğunu vurguluyor. Bellek ile yapay zeka hızlandırıcısı arasındaki katmana eklenecek özel tasarım IP blokları sayesinde müşteriler, bellek kapasitesini artırabilecek veya hızlandırıcının belirli işlevlerini geliştirebilecek. Yerel AI için zNAND-O geliştirildi Samsung'un tanıttığı bir diğer yeni teknoloji ise zNAND-O oldu.
V-NAND teknolojisi üzerine inşa edilen çözüm TSV teknolojisini kullanarak 4 veya 8 NAND yongasını dikey şekilde istifliyor. Ürünün sonundaki "O" harfi, On-device AI odaklı geliştirildiğini ifade ediyor. Samsung'a göre zNAND-O, küçük bir alanda daha yüksek depolama kapasitesi ve bant genişliği sunarken gecikme süresini de azaltıyor.
Bu özellikleri sayesinde özellikle Edge AI ve cihaz üzerinde gerçek zamanlı büyük veri işleyen yapay zeka uygulamalarını hedefliyor. 400 katmanlı V10 BV-NAND tanıtıldı Samsung ayrıca 400'den fazla katmana sahip 10. nesil V-NAND çözümü V10 BV-NAND'ı da ilk kez sergiledi. BV (Bonding Vertical) mimarisi, verilerin depolandığı hücre katmanları ile kontrol devrelerini ayrı ayrı ürettikten sonra bunları dikey olarak birleştiriyor.
Yeni tasarımda wafer bonding teknolojisinin yanında hücrelerin üç ayrı bölüm halinde üretilip sonradan birleştirildiği 3-stack yöntemi de kullanılıyor. Samsung, bu sayede V9 nesline kıyasla depolama yoğunluğunu yaklaşık yüzde 58 artırdığını açıkladı. Aynı alana daha fazla veri sığdırabilen V10 BV-NAND'ın okuma, yazma ve I/O performansı da yükseltilmiş durumda.
Ayrı üretim yaklaşımı, katman sayısı arttıkça ortaya çıkan üretim karmaşıklığı ve yonga kalınlığı sorunlarının da daha kolay yönetilmesini sağlıyor. HBM4E, HBM5 ve yeni SSD'ler de sahnedeydi Samsung, etkinlikte mevcut ve gelecek nesil yapay zeka bellek ürünlerini de sergiledi. Şirket, HBM4E, HBM5, LPDDR5X-PIM, PM1763 ve BM1773 çözümlerini AI veri merkezleri ve yüksek performanslı bilgi işlem sistemleri için hazırladığı ürün ailesinin parçası olarak tanıttı.
Şubat ayında 1c sınıfı DRAM ve 4 nm taban yongası kullanan HBM4 üretimine başlayan Samsung, mayıs ayında ise HBM4E örneklerini müşterilerine göndermeye başlamıştı. Etkinlikte ayrıca Heat Path Block (HPB) adı verilen yeni ısı yönetim teknolojisini kullanan HBM5 modeli de gösterildi. Samsung'un tüm bu yeni duyuruları yapay zekanın giderek artan depolama ihtiyacıyla aynı döneme denk geliyor.
Büyük dil modellerinin eğitiminin yanı sıra, günlük kullanımda sorgulara yanıt üreten çıkarım süreçlerinin yaygınlaşması, yüksek kapasiteli ve enerji verimli NAND çözümlerine olan talebi hızla artırıyor. Şirket geçen hafta yaptığı açıklamada, uzun vadeli müşteri anlaşmalarının gelecekte bellek satışlarının yüzde 60 ila 70'ini oluşturabileceğini belirtmişti. Piyasada akıllı telefon talebine ilişkin soru işaretleri bulunsa da analistler, hem DRAM hem de NAND tedarik zincirindeki stok seviyelerinin tarihsel ortalamaların altında kaldığını ve yapay zeka kaynaklı talebin güçlü seyrini sürdürdüğünü ifade ediyor.
