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SK hynix inicia envio de amostras do HBM4E de 12 camadas a clientes

SK hynix envia amostras do HBM4E de doze camadas, com 48 GB por módulo, 16 Gbps por pino e até 20% mais eficiência; produção em massa depende de oportunidade

Amostras de memória da SK hynix
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  • A SK hynix passou a enviar amostras do HBM4E de 12 camadas para clientes, com 48 GB por módulo, em etapa de validação antes da produção em larga escala.
  • A empresa ressalta que o desenvolvimento segue dentro do cronograma, trabalhando próximo de parceiras para avançar na próxima fase.
  • O HBM4E entrega 16 Gbps por pino e promete até 20% mais eficiência energética frente à geração anterior.
  • A fabricante também afirma até 17% mais resistência ao calor.
  • A produção em massa deve ocorrer em momento oportuno, conforme o avanço com as parceiras e a estratégia de liderança tecnológica no segmento de memórias para IA.

A SK hynix informou que já está enviando amostras de seus módulos de memória HBM4E de 12 camadas para clientes. O objetivo é validar os componentes antes de partir para a produção em escala. Os módulos chegam com 48 GB por unidade.

A nova geração oferece 12 camadas e alcance de 16 Gbps por pino. A fabricante afirma até 20% de melhoria na eficiência energética frente à geração anterior e resistência ao calor em até 17%.

A empresa destaca que o envio de amostras ocorreu dentro do prazo, apoiado pelo desenvolvimento já realizado em HBM e pela experiência na produção de memórias de alta largura de banda. O processo segue em parceria com clientes para avançar.

Amostras, validação e próximos passos

As amostras ainda estão em validação com as parceiras da SK hynix, sem definição de data para a produção em massa. A iniciativa visa manter a liderança em memória para IA por meio de colaboração próxima com clientes e fornecedoras.

Contexto do mercado

A SK hynix compete com a Samsung pela liderança em HBM4E, enquanto a Micron planeja iniciar produção em larga escala apenas em 2027. A corrida envolve contratos iniciais para tecnologias de memória voltadas a IA e IA generativa.

Fonte: SK hynix; TechPowerUp.

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