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Secondo esperti del settore, l'evoluzione degli acceleratori di Intelligenza Artificiale (IA) ha raggiunto un punto critico: la larghezza di banda dell'interfaccia di memoria sta diventando un collo di bottiglia, ostacolando ulteriori miglioramenti delle prestazioni. La carenza di memoria o la sua capacità diventano secondarie rispetto alla necessità di superare questa limitazione, una sfida che grava principalmente sui produttori di GPU e modelli linguistici di grandi dimensioni.
Sha Rabii, co-fondatore di Majestic Labs, ha evidenziato come, mentre gli acceleratori di calcolo hanno fatto progressi significativi negli ultimi anni, la memoria associata non ha tenuto il passo. Di fatto, le prestazioni della memoria limitano attualmente la crescita delle capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni. L'aumento dell'inferenza incrementerà ulteriormente la domanda di memoria, portando a una crescita esponenziale della richiesta. In sintesi, maggiore è la memoria disponibile nell'infrastruttura IA, più clienti possono essere serviti contemporaneamente.
Anche Jensen Huang, fondatore di Nvidia, ha sottolineato la necessità di aumentare la produzione di memoria al CES 2026. Ha persino fatto notare come i clienti di soluzioni gaming, come schede video e console, si sentano "penalizzati" dall'industria dell'IA, poiché la scarsità di memoria sta spingendo i prezzi verso l'alto anche in questi segmenti di mercato correlati.
La transizione pianificata da AMD e Nvidia verso la memoria HBM4 non risolverà completamente il problema della larghezza di banda. Questa famiglia di memorie è comunque limitata nel numero di canali utilizzati e nell'altezza dello stack di chip, per non parlare della larghezza dell'interfaccia. La larghezza di banda dei sistemi di calcolo potrebbe essere scalata in modo più efficiente senza i limiti intrinsechi di HBM. Aumentare il numero di unità di calcolo all'interno della GPU non avrebbe molto senso in queste condizioni, poiché la memoria non sarebbe in grado di trasferire tutti i dati durante i carichi di lavoro computazionali, sia per l'apprendimento che per l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
I metodi di packaging dei chip disponibili per gli sviluppatori rappresentano un ulteriore fattore limitante. A causa dell'elevata domanda, le capacità di produzione sono fortemente sollecitate, aggravando la scarsità di memoria ad alta velocità e aumentando i costi per i produttori.
A livello architetturale, gli sviluppatori stanno esplorando alternative come l'esecuzione di calcoli direttamente all'interno dei chip di memoria (PIM), l'aumento della densità di impilamento dei chip all'interno dello stack di memoria e l'utilizzo di interfacce avanzate come UCIe nelle soluzioni multi-chip. Queste tecnologie non solo aumentano la larghezza di banda effettiva, ma riducono anche la latenza nella gestione dei dati. Il ritmo della futura espansione dell'infrastruttura IA dipenderà dai progressi nell'implementazione di memorie più veloci.
La memoria HBM4 offrirà un aumento delle prestazioni di 1,5 volte rispetto a HBM3E, consentendo il trasferimento di fino a 2 terabyte di dati al secondo attraverso il suo bus più ampio a 2048 bit. Entro il 2027, la memoria HBM4E farà il suo ingresso, potenzialmente aumentando la velocità di trasferimento delle informazioni di un ulteriore 50%. L'introduzione dell'interfaccia CXL dovrebbe anche migliorare l'efficienza dello scambio di dati tra i componenti dei sistemi di calcolo. In termini di memoria, il passaggio a CXL garantirà un aumento del tasso di utilizzo del 50%, oltre a una riduzione del consumo energetico fino al 20-30%. Nuovi metodi di impilamento tridimensionale della memoria dovrebbero contribuire ad aumentare le prestazioni e ridurre il consumo energetico.
