Ускорители упираются не в ядра, а в память: Samsung целится в 4 ТБ/с на стек
Тензорных ядер в чипах всё больше, форматы данных всё короче, а скорость ответа модели растёт медленнее. Причина простая: блоки простаивают, ожидая веса из памяти. Samsung обещает у HBM5 вдвое большую производительность против HBM4E и на 20 % лучшую отдачу на ватт.

Языковая модель — это набор весов, которые нужно читать заново для каждого нового токена. Пока запросов немного, переиспользовать загруженное почти не выходит, и скорость определяется не вычислительными блоками, а пропускной способностью памяти. С ростом контекста добавляется KV-кеш: чем длиннее диалог и чем больше одновременных запросов, тем больше данных приходится перечитывать.
Обходные приёмы упираются в физику. Быстрая память на самом кристалле занимает площадь, и держать в ней десятки гигабайт весов невозможно. Переход на короткие форматы FP8 и FP4 уменьшает объём передачи, но модели и контекст растут быстрее, чем освобождается полоса.
Отсюда ставка на ширину шины. В HBM4 интерфейс расширили с 1024 до 2048 бит: вместо того чтобы гнать данные быстрее, добавили полос. Для HBM5 обсуждается ещё одно удвоение, до 4096 бит, — тогда стек и выходит на порядка 4 ТБ/с. Важная оговорка: сама Samsung ширину шины не подтверждала, назвала только целевые показатели, так что 4096 бит и 4 ТБ/с — инженерный прогноз, а не спецификация.
Плата за это — усложнение сборки: десятки тысяч соединений на ограниченной площади, более плотная подложка, ниже процент годных изделий. Энергии стек тоже потребует больше, экономию обещают за счёт базового кристалла по 2-нм технологии вместо 4-нм и новой конструкции отвода тепла.
Для расчётов важно, что двукратная пропускная способность не означает двукратного ускорения. Там, где задача упирается в сами вычисления, новая память почти ничего не изменит; выигрыш будет на операциях, чувствительных к обмену данными, — и на загрузке оборудования в дата-центре.
Где это в наших таблицах
Первоисточник: MTS AI
Похожие новости
Релиз4 сентября 2026NVIDIA выпустила PAIR: домашние компьютеры считают одну задачу вместе
Personal AI Router раскидывает запросы к локальным моделям по всем машинам домашней сети. В показанном примере три устройства прошли задачу с пятью подчинёнными агентами за девять минут против восемнадцати на одном ноутбуке.
Релиз4 сентября 2026llama.cpp 0.4.0 научился запускать Qwen3.8-Flash-Next на своём компьютере
В выпуске 0.4.0 появилась поддержка двух свежих открытых моделей — Qwen3.8-Flash-Next и NVIDIA Nemotron-3-Puzzle-75B-A9B, — а также ленивое чтение весов, ограничение контекста на каждый сеанс в сервере и приём видео на вход.
Новость4 сентября 2026DeepSeek ставит 160 тысяч чипов Huawei — крупнейший известный кластер на китайском железе
Bloomberg сообщает о заказе как минимум 160 тысяч процессоров Huawei Ascend-950DT для центра обработки данных во Внутренней Монголии. Чипы пойдут только на ответы моделей; обучение DeepSeek по-прежнему ведёт на Nvidia.