بنية تحتية36Kr (36氪)→ المصدر

سامسونج تطوّر رقائق المنطق لذاكرة HBM بتقنية 2 نانومتر

تعمل سامسونج على تطوير رقائق المنطق لذاكرة HBM (ذاكرة عالية عرض النطاق الترددي) باستخدام تقنية التصنيع 2 نانومتر. وكانت الشركة قد استخدمت سابقًا تقنية 4 نانومتر لذاكرة HBM4 (الجيل السادس من HBM)، ويُتوقع بدء إنتاجها التجاري هذا العام. تَعِد التقنية الجديدة بتحسين الأداء وخفض استهلاك الطاقة.

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من 36Kr (36氪)؛ بتحرير Hamidun News
سامسونج تطوّر رقائق المنطق لذاكرة HBM بتقنية 2 نانومتر
المصدر: 36Kr (36氪). كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال

تراهن شركة سامسونج للإلكترونيات الكورية الجنوبية على التقنيات المتقدمة في تطوير ذاكرة High Bandwidth Memory (HBM)، إذ أعلنت تطوير رقائق المنطق الخاصة بذاكرة HBM بتقنية تصنيع 2 نانومتر (2nm). ويؤكد هذا الإعلان، الذي نشره موقع ZDNet، سعي سامسونج إلى البقاء في طليعة الابتكار في مجال أشباه الموصلات، ولا سيما مع تزايد الطلب على الذاكرة عالية الأداء لمهام الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

ولفهم أهمية هذه الخطوة، لا بد من إدراك السياق. فذاكرة HBM (الذاكرة ذات النطاق الترددي العالي) هي نوع من الذاكرة العشوائية تُستخدم في أنظمة الحوسبة عالية الأداء، مثل مسرّعات الرسوميات والحواسيب الفائقة. وتتميز عن ذاكرة DDR التقليدية بسرعة أعلى في نقل البيانات واستهلاك أقل للطاقة. أما رقاقة المنطق المقصودة هنا فتدير تبادل البيانات بين HBM وسائر مكونات النظام، مثل المعالج المركزي أو معالج الرسوميات. وكلما كانت تقنية التصنيع المستخدمة في إنتاج هذه الرقاقة أكثر تطورًا، ارتفع أداؤها وكفاءتها في استهلاك الطاقة.

وسبق أن استخدمت سامسونج تقنية 4 نانومتر في إنتاج رقائق المنطق لذاكرة HBM4 (الجيل السادس من HBM)، المقرر بدء إنتاجها التجاري هذا العام. ويعني الانتقال إلى تقنية 2 نانومتر أن سامسونج تتقدم بفارق كبير على منافسيها في هذا المجال. فتصغير تقنية التصنيع يتيح وضع عدد أكبر من الترانزستورات على المساحة نفسها من الشريحة، ما يرفع الأداء ويخفض استهلاك الطاقة. وعلى المدى البعيد، يعني ذلك حوسبة أسرع وأكثر كفاءة للمهام التي تتطلب سعات كبيرة من الذاكرة، مثل تدريب الشبكات العصبية ومعالجة البيانات الضخمة.

وسيلمس تأثير هذا الاختراق التقني كل من مصنّعي المعدات والمستخدمين النهائيين. فبالنسبة للمصنّعين، يعني ذلك إمكانية بناء أجهزة أقوى وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، قادرة على تنفيذ مهام كانت متعذرة سابقًا. أما المستخدمون النهائيون، فسينعكس ذلك لديهم في سرعة أكبر لعمل التطبيقات، ورسوميات أكثر سلاسة في الألعاب، ومعالجة أكفأ للبيانات في الأبحاث العلمية. كما قد يؤدي انخفاض استهلاك الطاقة إلى إطالة مدة تشغيل الأجهزة المحمولة على البطارية وخفض تكاليف الكهرباء في مراكز البيانات.

وتنطوي هذه الخطوة من سامسونج على أهمية استراتيجية لقطاع أشباه الموصلات بأكمله. فهي تُظهر أن الشركة عازمة على مواصلة الاستثمار في التقنيات المتقدمة وتعزيز موقعها في سوق الذاكرة. وفي ظل منافسة شرسة مع منتجين آخرين، مثل SK Hynix وMicron، تسعى سامسونج إلى الحفاظ على ريادتها التقنية عبر تقديم أحدث الحلول لعملائها. ويُعد تطوير تقنية 2 نانومتر لذاكرة HBM خطوة مهمة في هذا الاتجاه.

وفي الختام، يمثل تطوير سامسونج لرقائق المنطق لذاكرة HBM بتقنية 2 نانومتر حدثًا مهمًا سيؤثر بشكل ملحوظ في تطور الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي. ويفتح هذا الاختراق التقني آفاقًا جديدة لبناء أجهزة أقوى وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة، بما يعود بالنفع في نهاية المطاف على المصنّعين والمستخدمين النهائيين على حد سواء. ويُتوقع أن تفضي التطورات اللاحقة في هذا المجال إلى نتائج أكثر إبهارًا في المستقبل.

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Unified AI Workspace · Nomad

Test Frontier LLMs & Autonomous Agents in One Workspace

Run Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, and DeepSeek side-by-side in Nomad AI (nomadnet.ai) — unified model routing, deep research, and multimodal workflows under one subscription.

Try Nomad AI →Launch Nomad Agent
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…