NVIDIA и SK hynix будут вместе разрабатывать память для AI-инфраструктуры
NVIDIA и SK hynix объявили о многолетнем технологическом партнёрстве: компании будут совместно разрабатывать память следующего поколения для AI-инфраструктуры и так называемых AI-фабрик. Соглашение привязано к дорожной карте NVIDIA и должно помочь с поставками продвинутой памяти для будущих вычислительных платформ.
Для NVIDIA это не просто ещё одна сделка с поставщиком. Современные AI-системы всё сильнее зависят не только от GPU, но и от HBM, сложной упаковки и устойчивых поставок памяти. Поэтому партнёрство с SK hynix выглядит как попытка заранее укрепить один из самых уязвимых участков в цепочке поставок. На этом фоне особенно заметна общая проблема рынка: дефицит чипов памяти для ИИ уже влияет на серверы, комплектующие и потребительское железо.
В рамках соглашения SK hynix будет участвовать в разработке памяти для нескольких направлений NVIDIA: AI-инфраструктуры, персональных AI-систем и физических AI-платформ. В списке упоминаются Vera Rubin AI-суперкомпьютеры, Vera CPU, ПК на базе RTX Spark и робототехнические платформы Jetson Thor.
Отдельный акцент сделан на будущих системах Vera Rubin. Источник пишет, что SK hynix уже поставляет NVIDIA HBM4 и SOCAMM2 для Vera Rubin, а также работает над HBM4E для Rubin Ultra. Это хорошо ложится в более широкий контекст: ранее NVIDIA уже раскрывала направление развития Vera Rubin как AI-платформы, где память становится одним из ключевых компонентов наряду с ускорителями и серверной архитектурой.
Компании также планируют применять технологии NVIDIA в проектировании и производстве полупроводников. Речь идёт о CUDA-X, NVIDIA PhysicsNeMo, Omniverse, OpenUSD и cuOpt. Эти инструменты должны использоваться для ускорения полупроводниковых симуляций, рабочих процессов TCAD, внутренних инженерных расчётов и развития цифровых двойников фабрик SK hynix.
Важно, что речь пока не о готовом продукте с известной датой выхода, а о долгосрочной технологической дорожной карте. Финансовые условия сделки, объёмы поставок, конкретные характеристики памяти и сроки появления новых решений компании не раскрыли. Также нельзя утверждать, что это соглашение уже решило проблему нехватки HBM для AI-ускорителей.
Тем не менее направление очевидно: NVIDIA старается заранее закрепить доступ к памяти для своих будущих платформ, а SK hynix получает ещё более важную роль в экосистеме AI-вычислений. Это особенно значимо на фоне подготовки Rubin Ultra, где индустрия уже обсуждает не только память HBM4, но и сложную упаковку чипов, включая возможные варианты для NVIDIA Rubin Ultra.
Источник: Wccftech
