الرئيس التنفيذي يقدم استراتيجية جديدة في المؤتمر الدولي للشركات الإلكترونية... تشخيص اختناقات الذاكرة الجديدة مع توسع الاستدلال الذكي
التركيز على احتياجات الذاكرة المخصصة للذكاء الاصطناعي... خريطة طريق التقنيات المستقبلية بما فيها HBF وغيرها
![رئيس قسم التطوير الكلي في شركة سكاي هاينكس أن هيون يلقي الخطاب الافتتاحي في مؤتمر سيديكس 2026 الثامن والعشرين للشركات الإلكترونية المنعقد صباح يوم 14 أكتوبر في مركز كوإكس بمدينة سيول. [الصورة: المصور بارك جين يونج]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/14/20261014115354264868.jpg)
وضعت شركة سكاي هاينكس استراتيجية تقنية محددة تستهدف سوق الذاكرة المستقبلية بما يتجاوز تقنية الذاكرة ذات النطاق العريض (HBM). وفي ضوء النمو المتسارع لسوق الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، ظهرت حركة البيانات بين طبقات الذاكرة كاختناق جديد، مما يعكس نية الشركة المحافظة على موقعها الريادي في سوق أشباه الموصلات للذكاء الاصطناعي من خلال الذاكرة HBM المخصصة وذاكرة فلاش النطاق العريض (HBF) وذاكرة الوصول العشوائي ثلاثية الأبعاد المتراصة.
أكد أن هيون، رئيس قسم التطوير الكلي في شركة سكاي هاينكس، خلال ألقائه الخطاب الافتتاحي في "مؤتمر سيديكس 2026 الثامن والعشرين للشركات الإلكترونية" المنعقد صباح يوم 14 أكتوبر بمركز كوإكس في منطقة كانغنام بمدينة سيول، على أنه "لضمان النمو المستمر لبنية الذكاء الاصطناعي، يتعين تجاوز تحسين أداء كل ذاكرة على حدة نحو اتجاه تحسين طبقات الذاكرة بكاملها".
شخص الرئيس التنفيذي الوضع الحالي في محاضرته حول "اتجاهات تطور تقنيات الذاكرة في عصر الذكاء الاصطناعي"، إذ أوضح أن الطلب المتزايد بسرعة على الاستدلال الذكي يفضح قيود البنية الحالية للذاكرة. وذكر أنه مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وحجم المعلومات الواجب معالجتها وعدد طلبات الاستدلال في آن واحد، يتوقع توسع نطاق بنية الذكاء الاصطناعي بمعامل 19 مرة بحلول عام 2030 مقارنة بالوضع الحالي.
أشار بشكل خاص إلى أنه في الوقت الذي كانت فيه الفجوة في السرعة بين معالجات العمليات الحسابية والذاكرة تمثل المشكلة الأساسية، فإن حركة البيانات بين طبقات الذاكرة المختلفة مثل HBM وذاكرة الوصول العشوائي وأجهزة التخزين ذات الحالة الثابتة ستشكل اختناقاً جديداً. وأوضح أن الحل يتطلب رفع أداء الذاكرة الموجودة مع إدخال تقنيات ذاكرة جديدة بين كل طبقة.
ستتطور تقنية HBM لتصبح منتجات مخصصة يتم تصميم وظائفها وفقاً لاحتياجات أنظمة الذكاء الاصطناعي لكل عميل. تطور شركة سكاي هاينكس منتجات الجيل القادم مثل HBM4E و HBM5، وفي الوقت ذاته تعد ذاكرة HBM مخصصة بإضافة وظائف مطلوبة من العملاء على الرقاقة الأساسية.
قال الرئيس التنفيذي: "سيكون هناك توازي بين منتجات HBM القياسية والمخصصة، لكن على المدى الطويل سيشهد اتجاه المنتجات المخصصة توسعاً أكبر"، مضيفاً: "نمتلك عدة تقنيات أساسية رئيسية وجاهزة لتلبية احتياجات عملائنا بالشكل الكافي".
حول التقنيات التي ستتبع HBM، قدم الرئيس التنفيذي تقنيات HBF وذاكرة الوصول العشوائي ثلاثية الأبعاد المتراصة. تمثل تقنية HBF جيلاً جديداً من الذاكرة يطبق تقنية التراص المستخدمة في HBM على ذاكرة فلاش من نوع NAND. حددت شركة سكاي هاينكس أهدافاً تطويرية تتضمن تحقيق نطاق نقل بيانات يبلغ نصف مستوى HBM من نفس الجيل مع سعة تخزين تزيد بمعامل 10 مرات أو أكثر.
تسرع الشركة أيضاً معايير تقنية HBF. تعاونت شركة سكاي هاينكس مع شركاء عالميين مثل سانديسك وغوغل ونشرت المواصفات الأولية عبر مشروع الحوسبة المفتوحة (OCP) في يوليو من السنة الحالية، وتخطط لوضع المواصفات النهائية في يناير من العام المقبل. قال الرئيس التنفيذي: "المنهج الذي يجمع بين عدة عملاء وشركاء لتعريف المعايير وسن المعايير الموحدة وبناء النظام البيئي ضروري تماماً في عصر الذكاء الاصطناعي".
تتمثل تقنية ذاكرة الوصول العشوائي ثلاثية الأبعاد المتراصة في تراص ذاكرة الوصول العشوائي مباشرة فوق أشباه الموصلات الحسابية مثل معالجات الرسومات. يهدف هذا الحل إلى توسيع عدد وسائط الإدخال والإخراج بأضعاف مقارنة بتقنية HBM الحالية، مما يحسن أداء نقل البيانات ويقلل استهلاك الطاقة.
تطور الشركة أيضاً تقنية "التخزين التالي" (Storage-Next) وهي تقنية تخزين مؤسسية من الجيل القادم. تعيد هذه التقنية تصميم بنية ذاكرة فلاش من نوع NAND والمتحكم، وتحقق أداء معالجة إدخال وإخراج تزيد بمعامل 4 إلى 8 مرات مقارنة بالنسخ السابقة، وتسعى الشركة لتطويرها بشكل مشترك مع العملاء.
قال الرئيس التنفيذي: "لا ننظر إلى الذاكرة باعتبارها مجرد مكون مستقل بذاته"، مضيفاً: "بما أن كل عميل له احتياجات تقنية مختلفة، فإننا سنقود النمو المستمر للنظام البيئي للذكاء الاصطناعي من خلال حلول ذاكرة جديدة".
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.