米スタンフォード大学で開かれた半導体学術大会「ホットチップス2026」。［写真 ホットチップス］

写真拡大

次世代人工知能（AI）メモリー半導体の主導権をめぐり、サムスン電子とSKハイニックスの技術競争が熱くなっている。サムスン電子は広帯域メモリー（HBM）に続く後続AI半導体で推論用半導体「プロセッシングインメモリー（PIM）」に力を注ぐ。これに対しSKハイニックスはHBMの発熱を抑える新技術を開発し、メモリー市場のシェア固めに出た。

サムスン電子は25日、米スタンフォード大学で開かれた世界的半導体学術大会「ホットチップス2026」で低電力メモリー（LPDDR）をベースに開発したPIMの商用化製品「LPDDR5X−PIM」の細部仕様を初めて公開した。スマートフォンやタブレットなどAIを搭載したモバイル機器（オンデバイスAI）に適合した推論用メモリー半導体だ。

通常のメモリー半導体は保存されたデータを中央処理装置（CPU）やグラフィック処理装置（GPU）などプロセッサに移動させて処理した後、結果値をメモリーで再び受け取る。この過程でボトルネック現象が発生するとデータ処理時間が長くなり電力消費量も大きくなる。

だがPIMは内部に装着された演算装置で簡単な演算を直接処理できる。メモリーとプロセッサ間のデータ伝送を最小化し、発熱・電力消費量が減りCPUやGPUが複雑な演算だけ処理すれば良くデータ処理効率を上げることができる。

サムスン電子は「いまはHBMが事実上AIメモリーの標準の役割をしているが、AIが学習から推論中心に発展し、スマートフォンなど小型機器に搭載され電力消費量が少ない新たなメモリーの必要性が大きくなった」と説明した。

サムスン電子によると、オンデバイス機器にPIMを搭載する場合、既存の低電力メモリーと比較して処理速度が2倍速くなり、データ処理量（TPS、秒当たりトークン処理量）は3倍増える。

SKハイニックスの場合、パッケージング技術を改善し既存のHBMをさらに高度化する方法を選んだ。SKハイニックスは今回のホットチップス2026会場で発熱問題を解決する次世代技術として「ハイブリッドボンディング」と「iHBM」を提示した。

現在HBMはメモリー半導体を最大16層で積み上げているが、これを20層まで高めるためには発熱量を減らすことがカギだ。ハイブリッドボンディングは半導体ウエハー表面にある絶縁物質と銅を直接接合するチップ連結技術だ。既存の微細な空間をなくし密度を高めて信号遅延を防ぎ発熱を減らすことができるという説明だ。SKハイニックスによるとハイブリッドボンディング技術を通じてチップの厚さはこれまでより24％増やし熱抵抗は35％低くできる。

また別の技術のiHBMはHBM内部で熱が集中する特定地点を管理する方式だ。チップとチップが信号をやりとりする通路近くの熱が多く集まる地点に熱が抜け出る専用通路を作る原理だ。熱はよく伝達するが電気は通じない特殊素材を内蔵し、その地点だけ熱が抜け出る専用通路を作る原理だ。SKハイニックスはiHBMを通じHBMの熱抵抗をこれまでより30％以上低くできると説明した。

専門家らは次世代メモリー技術がHBMを代替するよりは補完する役割をすると期待している。性能は優れているが価格が高く電力を多く使うHBMはデータセンター用として活用し、これを補完する推論用メモリーが特化するという見通しだ。

マイクロンと半導体ファブレスのプライムマスは今月初めに開かれたメモリー半導体見本市「FMS2026」でHBMの代替技術としてコンピュートエクスプレスリンク（CXL）を提示した。CPUがサーバーの外側にあるDRAMを活用できるよう開発した一種の外装メモリーだ。

嘉泉大学半導体学科のキム・ヨンソク教授は「韓国の半導体業界がHBM市場を先取りしたが、長鑫存儲技術（CXMT）など中国半導体企業が恐ろしいほど成長している。現在のAI半導体シェアを維持するためにPIMやCXLなど次世代AIメモリー技術開発にもスピードを出さなければならない」と話した。