SK hynixは、11月16日から21日まで米国セントルイスで開催されたスーパーコンピューティング2025（SC25）において、AIと高性能コンピューティング（HPC）時代に向けた先進的なメモリ技術を披露しました。
1988年から毎年開催されているSCは、世界最大規模のグローバルHPCカンファレンスです。産業界、学界、研究機関の専門家が一堂に会し、最新動向の共有、協業の機会創出、そして技術進歩の将来像について議論します。今年のイベントでは、AIとHPCの融合が中心的なテーマとして浮上しました。
「メモリ、AIと未来を支える」というテーマの下、SK hynixはAIとHPC市場をリードする革新的なメモリラインナップを発表し、コンピューティングシステムにおけるデータ分析を加速するための新たな技術ビジョンを共有しました。
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SK hynixブースを見学する来場者
AIとHPCのパフォーマンスを向上させる革新的な製品と技術
SK hynixは、このイベントでHBM1、DRAM、eSSD2ソリューションなどの主要製品を発表しました。ブースでは、AIおよびHPC環境におけるこれらの製品のデモンストレーションもご覧いただき、同社の技術的競争力をアピールすることができました。
1 高帯域幅メモリ（HBM）：複数のDRAMチップを垂直に相互接続することで容量を増強し、データ処理速度を飛躍的に向上させる、高付加価値・高性能メモリ製品です。HBMには6世代あり、初代HBMから始まり、HBM2、HBM2E、HBM3、HBM3E、HBM4へと続きます。2 エンタープライズソリッドステートドライブ（eSSD）：サーバーやデータセンターで使用されるエンタープライズグレードのSSDです。
12層HBM4（右上）と12層HBM3E（右下）、そしてSK hynixのHBM3Eを搭載したNVIDIAの次世代GB300 Grace™ Blackwell GPU（左）
ブース前面では、SK hynixが2025年9月に世界初開発を果たした12層HBM4をはじめとする最新のHBM製品を展示しました。HBM4は、前世代の2倍となる2,048個の入出力（I/O）チャネルを備え、帯域幅を大幅に向上しています。また、電力効率も40%以上向上しており、超高性能AIコンピューティングシステムに最適なソリューションです。
さらに、現在市場で入手可能な最高性能の商用HBMである12層HBM3Eが、NVIDIAの次世代GB300 Grace™ Blackwell GPUとともに展示されました。
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先進的なDDR5ベースのサーバーDRAMモジュールのラインアップ
DRAMセクションでは、次世代サーバー市場向けのDDR5ベースのモジュールを展示しました。10nmプロセス技術の第6世代である1c5ノードを採用したRDIMM3およびMRDIMM4製品に加え、256GB 3DS6 DDR5 RDIMMと256GB DDR5 Tall MRDIMMが含まれています。これらのソリューションは、高性能システム環境において高速化と優れた電力効率を実現し、サーバーやデータセンターの安定した運用をサポートします。
3レジスタード・デュアル・インライン・メモリ・モジュール（RDIMM）：複数のDRAMチップを搭載したサーバー用メモリモジュール製品。4マルチプレックス・ランク・デュアル・インライン・メモリ・モジュール（MRDIMM）：モジュールの基本動作単位である2つのランクを同時に動作させることで速度を向上させた製品。51c：10nmプロセス技術は、1x、1y、1z、1a、1b、1cの6世代を経て進化してきた。63Dスタックド・メモリ（3DS）：2つ以上のDRAMチップをTSV技術を用いて相互接続した高性能メモリ。
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大容量を実現する高性能eSSD製品
SK hynixは、大容量かつ高性能なeSSD製品も多数発表した。展示されたソリューションには、176層4D NANDを搭載したPS1010 E3.SとPE9010 M.2、そして238層NANDを搭載したPEB110 E1.Sが含まれていました。また、QLC7 NANDを搭載したPS1012 U.2、そして業界最薄の321層QLC NANDを搭載した245TBのPS1101 E3.Lも展示されました。
7 クアッドレベルセル（QLC）：NANDフラッシュは、記憶容量の最小単位である1つのセルに格納できるデータビット数に基づいて分類されます。NANDフラッシュは、シングルレベルセル（SLC）、マルチレベルセル（MLC）、トリプルレベルセル（TLC）、QLC、ペンタレベルセル（PLC）に分類されます。
これらの製品は、大容量だけでなく、高速I/OインターフェースPCIe 4.0および5.0を介して高速データ処理をサポートします。さらに、SK hynixは、エントリーレベルのサーバーやPCで一般的に採用されているSATA3インターフェースを採用したSE5110をはじめ、幅広いサーバー環境をサポートするストレージポートフォリオを展示しました。
オプティマイザーオフロードSSDのデモでは、GPU効率を最大化する方法を強調しました。
コンピューティング機能を提供するCMM-Axのデモ
コンピューティング機能を提供するCMM-Axのデモ
メモリセントリックAIマシンのデモ（LLMに対応）
メモリセントリックAIマシンのデモ（LLMに対応）
データ分析向けに最適化されたデータアウェアCSDのデモ
データ分析向けに最適化されたデータアウェアCSDのデモ
オプティマイザーオフロードSSDのデモでは、GPU効率を最大化する方法を強調しました。
オプティマイザーオフロードSSDのデモでは、GPU効率を最大化する方法を強調しました。
コンピューティング機能を提供するCMM-Axのデモ12345678前へ次へ
SK hynixは製品展示に加え、次世代ソリューションのデモも実施し、将来のテクノロジーにおけるその応用例を紹介しました。まず、半導体設計専門企業のMontage Technologyと共同で、CXL8メモリモジュール-DDR5（CMM-DDR5）とMRDIMMで構成されたヘテロジニアスメモリベースのシステムのデモを行いました。このシステムは、メモリ容量の拡張性とシステム全体のパフォーマンス向上を際立たせました。
8Compute Express Link（CXL）：システム内のメモリ、プロセッサ、その他のコンポーネントを効率的に接続し、帯域幅と容量の限界を拡大するインターフェース技術です。
もう1つのデモでは、コンピューティング機能をメモリに統合するCXLメモリモジュールアクセラレータ（CMM-Ax）が紹介され、Metaのベクトル検索エンジンFaiss9との統合の可能性を示しました。SK TelecomのPetasus AI CloudにおけるCMM-Axの適用成功は、将来のAIインフラストラクチャにおけるCMM-Axの将来的な活用の可能性をさらに強調しました。
9Facebook AI Similarity Search（FAISS）：Metaが開発したベクトル検索エンジンです。正確なコマンドを必要とする従来のキーワードベースの検索とは異なり、テキストや画像などのデータの数値表現であるベクトルに基づいてクエリの意味と文脈を理解し、関連性の高い結果を返します。
さらに、CXLプールメモリ10をベースとしたメモリセントリックAIマシンのデモも行われました。このマシンは、ネットワークなしで複数のサーバーとGPUを接続し、大規模言語モデル（LLM）の分散推論タスクをサポートします。
10CXLプールメモリ：複数のホスト（CPUとGPU）がメモリ容量とデータを共有することで効率を向上させる技術。
SK hynixは、データアウェアCSD11をベースとした次世代ストレージシステム、OASIS（Object-based Analytics Storage for Intelligent SQL Query Offloading）のデモも行いました。このシステムは、ロスアラモス国立研究所12が開発したHPCアプリケーションに適用され、データ分析性能が大幅に向上しました。さらに、Optimizer Offloading SSDは、AIトレーニング中にストレージ内で直接オプティマイザー13の計算を実行することでGPU効率を最大化することで注目を集めました。
11 データ認識型計算ストレージドライブ（Data-Aware CSD）：データを自ら認識、分析、処理できるストレージデバイス。12 ロスアラモス国立研究所（LANL）：米国エネルギー省傘下の国立研究開発センター。国家安全保障、核融合、宇宙探査など、様々な分野の研究を行っている。特に第二次世界大戦中、世界初の核兵器を開発した連合軍の計画であるマンハッタン計画において科学研究を行ったことで知られる。13 オプティマイザー：AIモデルのトレーニング段階の一つ。モデルのパラメータを調整することで損失関数（結果が目標からどれだけ離れているかを示す）を最小化することで、パフォーマンスを向上させる。
次世代ストレージのビジョン：データ分析効率を革新する
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ソリューションSWのテクニカルリーダー、Soonyeal Yang氏によるプレゼンテーション
SK hynixは、プレゼンテーションセッションで、HPC環境におけるデータ分析効率の向上とストレージイノベーションの推進に向けた方向性を示した。 Solution SWのテクニカルリーダー、ヤン・スンイェル氏は、「OASISの提案：HPCにおけるデータ分析を加速する相互運用性と標準規格に基づいた計算ストレージシステム」と題したプレゼンテーションを行いました。
ヤン氏は、HPCベースのデータ分析におけるI/Oチャネルの非効率性が、システム全体のパフォーマンス低下とコスト増加の原因となっていると述べました。そして、OASISがこうした計算負荷を柔軟に分散し、システム最適化に大きく貢献することを強調しました。
SC25において、SK hynixは未来志向のソリューションと、来たるAIインフラ時代のビジョンを披露しました。SK hynixは今後も、急速に変化する環境において積極的に行動し、世界中の顧客と緊密に連携することで、AIおよびHPC分野をリードするフルスタックAIメモリメーカーを目指していきます。
出典: 元記事を読む
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