
SK海力士はベースダイに演算を備えたカスタムHBMを開発中。
LLM推論性能を最大5.15倍に高められる可能性がある。
データ移動のボトルネック解消が狙いだ。
何が起きたか
SK海力士はSEMICON Taiwan 2026で、ベースダイに演算機能を組み込んだカスタムHBMの構想を発表。大規模言語モデルの推論性能を最大5.15倍に向上させる可能性がある。
なぜ重要か
このアーキテクチャは、AIワークロードにおけるデータ移動のボトルネックを解消する。LLM推論ではデータ転送が制約要因となっており、HBM内に演算を統合することでAI処理の大幅な高速化が期待できる。国内のAI推論基盤を担う事業者にとって、データ転送制約の解消による処理高速化の可能性がある。
注目点
発表は上級副社長兼フェローのHoshik Kim氏が行った。5.15倍という性能向上は上限値であり、実際の効果は実装方法やワークロードによって異なる。
SK海力士がHBMのベースダイに演算機能を組み込む構想は、メモリと処理の統合のあり方を変えるものだ。従来のHBMは帯域幅に重点を置いてきたが、LLM推論がデータ移動に制約されるようになる中、メモリスタック内に演算を配置すれば、別々の演算チップとメモリチップの間で大量のデータを往復させる必要が減る。5.15倍という数字は上限値として示されており、実際の効果はワークロードやシステム設計によって変わることを示唆している。
SEMICON Taiwan 2026で上級副社長兼フェローのHoshik Kim氏がこの構想を紹介したことは、SK海力士がメモリと演算の境界を曖昧にするアーキテクチャに投資していることを示している。ビジネス関係者にとっては、AIインフラの効率化につながり、大規模モデルの運用コストやエネルギー消費の削減が期待できる。ただし、この技術はまだ構想段階であり、量産時期や商品化の時期については記事内で言及されていない。
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