A próxima geração de aceleradores de inteligência artificial da NVIDIA poderá mudar também a forma como a memória é conectada aos processadores. A empresa anunciou o desenvolvimento da NVHBM, uma tecnologia semelhante à HBM que promete entregar cerca de 30% mais largura de banda que a HBM4E, enquanto reduz o consumo de energia em aproximadamente 15%.
A diferença mais importante, porém, está na arquitetura. A NVHBM levará o controlador de memória para dentro das próprias pilhas de memória. Com isso, parte da lógica que atualmente ocupa espaço no processador poderá sair do chip principal.
Segundo as informações divulgadas, essa mudança pode liberar até 25% da área do chip que seria destinada aos controladores de memória, espaço que poderá ser aproveitado para adicionar mais unidades de processamento.
NVHBM coloca o controlador dentro da memória
A NVIDIA desenvolve a tecnologia em parceria com a Annapurna Labs, da Amazon. A proposta acompanha uma tendência que também está sendo explorada por fabricantes como Samsung, SK Hynix e Micron: integrar mais lógica diretamente às pilhas de memória de alta largura de banda.
Na NVHBM, o controlador será personalizado pela própria NVIDIA. Além do aumento de aproximadamente 30% na largura de banda e da redução de 15% no consumo, a nova interface deve simplificar as conexões no interposer, componente responsável por interligar os diferentes chips dentro do pacote.
Para aceleradores de IA, liberar área no processador é especialmente relevante. Em vez de gastar parte do silício com controladores de memória, a NVIDIA poderá teoricamente destinar esse espaço a mais recursos computacionais.
Os percentuais divulgados, no entanto, são projeções para a nova arquitetura e não resultados de testes independentes de produtos comerciais.
Amazon poderá conectar chips Trainium às GPUs NVIDIA
A NVHBM não está sendo desenvolvida apenas para uso interno. A NVIDIA pretende estabelecer uma especificação comum que possa ser adotada por diferentes fabricantes de memória e integrá-la ao ecossistema NVLink Fusion.
Isso permitirá que parceiros desenvolvam seus próprios processadores e sistemas mantendo conexões de alta velocidade com hardware da NVIDIA.
A Amazon aparece como uma das principais beneficiadas pela estratégia. A companhia planeja utilizar o NVLink para conectar futuras gerações de seus aceleradores Trainium às GPUs da NVIDIA dentro de uma mesma infraestrutura em rack.
É uma mudança importante na estratégia de interconexão: chips personalizados de empresas de computação em nuvem poderão trabalhar mais diretamente com aceleradores da NVIDIA em sistemas de IA de grande escala.
Feynman pode estrear a nova memória
A primeira implementação da NVHBM poderá aparecer na futura geração Feynman, arquitetura da NVIDIA destinada a sistemas de inteligência artificial.
Até lá, ainda será necessário descobrir como os ganhos anunciados se traduzirão em produtos reais. A promessa de 30% mais largura de banda é relevante, mas talvez a mudança mais interessante esteja nos outros dois números apresentados pela NVIDIA: 15% menos consumo e até 25% de área liberada no chip principal.
Em aceleradores nos quais espaço, energia e movimentação de dados se tornaram limitações tão importantes quanto o poder computacional bruto, colocar parte do controlador dentro da própria memória pode dar à NVIDIA mais espaço para aumentar o poder de processamento de suas futuras GPUs de IA.
Esta postagem foi modificada pela última vez em 28/08/2026 11:15