发布时间:2026-05-26 阅读量:1104 来源: IT之家 发布人: bebop
我爱方案网5月26日消息,随着人工智能算力需求的持续攀升,高带宽内存(HBM)正加速向更多堆叠层数与更高运行速度迭代,但随之而来的发热问题也成为制约产品稳定性的关键瓶颈。
SK 海力士今天宣布推出名为“iHBM”的控温散热存储技术,通过在高带宽内存封装内直接集成一体化冷却元件,从结构层面解决散热难题。

据了解,iHBM 技术的核心在于 SK 海力士新开发的冷却元件“ICE”—— 一种利用绝缘、高导热性硅基材料打造的元件。
传统 HBM 产品主要依赖热量经由核心芯片向外传导的间接散热方式,而 iHBM 则直接在发热最为集中的 D2D PHY 区域中嵌入 ICE,为该区域构建专用的热量排出通道。相较于传统方案,iHBM 的热阻降低了 30% 以上,在高温、高负载等严苛环境中,产品运行的稳定性得到了有效保障。
在量产可行性方面,该项技术采用了此前已在市场中广泛验证的先进 MR-MUF 晶圆级封装工艺,能够实现规模化稳定量产。
此外,iHBM 技术与客户现有的系统级封装环境也具备较高的设计兼容性,客户无需进行大规模设计改动即可直接部署,从而有效降低了实际导入的技术门槛。
SK 海力士计划将 iHBM 技术应用于 HBM5 等下一代产品中,以满足高性能计算及 AI 数据中心等超高集成度、高带宽应用场景的散热管理需求。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下,国产LineShine(灵晟)纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500,印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日,Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》,系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系:处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹,我们能察觉到一种质的变化:AI不再只是被展示、被调用的“展品”,而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑,从算力基建到未来接口,行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字,捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
展会大数据公布!2027.7.7-9,上海见。
全球知名半导体制造商ROHM近日宣布,面向车载安全功能和保护电路开发出100V耐压MOSFET新品“RS4P063BPHZG”
2026 WAIC落下帷幕,国内AI算力产业的共识正发生清晰转向:单点参数竞赛逐渐退潮,超节点集群、全产业链自主可控与底层架构原始创新成为核心主线。在此背景下,首次参展的东方算芯凭借“高能效软件定义近存计算芯片DF1000”斩获大会最高荣誉SAIL奖。这座奖杯背后,指向了一条不依赖先进制程与既有生态的突围之路。