Дженсен Хуанг объяснил на CES 2026, почему SRAM не вытеснит дорогую HBM в ИИ-ускорителях

[душман]

Глава Nvidia Дженсен Хуанг объяснил, почему SRAM не заменит высокоскоростную память HBM в системах искусственного интеллекта. Выступая на сессии вопросов и ответов в рамках CES 2026 в Лас-Вегасе (США), он ответил на предположение о возможном отказе компании от дорогостоящей HBM в пользу более дешёвой компонентной базы.

Как пишет Tom's Hardware, Хуанг изложил видение, согласно которому ключевым требованием для аппаратного обеспечения ИИ является не узкая специализация, а гибкость, которую как раз и обеспечивает память HBM. Главный его аргумент строится вокруг нестабильной и постоянно меняющейся природы рабочих нагрузок ИИ. 

Модели быстро эволюционируют, внедряются новые архитектуры и модальности, что делает оптимизацию оборудования под одну конкретную задачу малоэффективной в долгосрочной перспективе. Хотя Хуанг признал, что решения с упором на SRAM могут показывать невероятную скорость в определенных сценариях и избегать задержек, присущих внешней памяти, они сталкиваются с жёсткими ограничениями по ёмкости при масштабировании. 

В контролируемых тестах такие ускорители выглядят привлекательно, но в реальном применении они не могут обеспечить тот баланс пропускной способности и плотности, который даёт HBM. Глава Nvidia также затронул тему открытых ИИ-моделей, чьё распространение, как предполагается, может снизить зависимость от дорогих GPU. 

Он признал их ценность, но подчеркнул, что открытость архитектуры не отменяет инфраструктурных ограничений. Обучение и обслуживание современных моделей, независимо от лицензии, по-прежнему требуют огромных вычислительных ресурсов и больших объёмов памяти. Более того, развитие открытых моделей с увеличением контекстных окон и добавлением мультимодальности лишь усиливает потребность в высокопроизводительной и гибкой памяти, такой как HBM.