教授談AI時代的記憶革新—從HBM到HBF的轉換期

最近，韓國科學技術院的半導體記憶研究領域的領軍人物、金正浩教授，對於人工智慧發展帶來的記憶技術大轉型提出了重要見解。根據教授通過電子郵件回覆等方式提及的內容，人工智慧的思考與推理能力的提升，正試圖引發傳統記憶結構難以應對的挑戰。金教授在業界舉辦的「HBF研究內容與技術開發策略說明會」中指出，從文字轉向語音介面的轉變已成不可避免的現實，並對此伴隨而來的資料需求急速增加發出警示。

AI的進化引發的記憶需求結構性變化

傳統系統中，最多可將兩個圖形處理單元（GPU）垂直連接，並與GPU群一同搭載高帶寬記憶體（HBM）進行運作。然而，實現語音識別或文字生成等高階AI功能時，這種配置已顯示出無法滿足所需的資料處理能力。金教授指出，現有HBM的成長速度已難以應付急劇增加的AI需求，預計業界將不得不轉向HBF，迎接新的記憶體架構。

HBM與HBF的共存與新型記憶體架構的展望

未來的記憶體策略，正考慮同時搭載HBM與HBF，以突破容量限制。更進一步的階段，若能在單一晶片上有機整合CPU、GPU與記憶體，形成MCC（記憶體中心計算）架構，將大幅提升整體系統效率。從教授的電子郵件回覆與演講內容中，可以強烈感受到，這種結構性轉變是AI時代的必然需求，並非僅僅是技術趨勢。

2038年HBF超越HBM的時代來臨

金教授預測，至2038年，HBF的需求將超越HBM，成為轉折點。這一時間線暗示，隨著AI技術的持續進步、資料處理量的指數級增長，以及記憶體系統根本設計的變革，這些變化將在短時間內實現。教授的電子郵件與業界說明會反覆強調，企業與研究機構必須提前做好準備，這不僅是技術趨勢，更是產業轉型的必然階段，這一課題已被充分認識為不可避免的產業大轉變。