Samsung Electronics (KS:005930) ha iniciado la producción a gran escala de chips de memoria de alto ancho de banda 3 (HBM3) de 8 capas tras superar las pruebas de cualificación necesarias realizadas por Nvidia (NASDAQ:NVDA), según informa Seoul Economic Daily, que hace referencia a fuentes anónimas del sector.
Esta progresión aumenta la probabilidad de que los sofisticados chips HBM3E de Samsung, que la empresa está dispuesta a suministrar a Nvidia (NVDA), satisfagan igualmente los criterios de calidad establecidos.
Los chips HBM son cada vez más importantes en la actual oleada de avances de la inteligencia artificial por su mayor ancho de banda y eficiencia de memoria, que contribuyen a agilizar el procesamiento de datos y mejorar la capacidad de las aplicaciones de inteligencia artificial.
Estos chips son esenciales para las elevadas necesidades de procesamiento de las tareas de inteligencia artificial, como el entrenamiento de redes neuronales profundas y algoritmos de aprendizaje, al ofrecer un acceso rápido a amplios conjuntos de datos y minimizar los retrasos.
Si el informe es exacto, significa un avance significativo para Samsung. A principios de año, Reuters reveló que los chips HBM de Samsung se habían enfrentado a problemas de sobrecalentamiento y consumo excesivo de energía, lo que les impedía cumplir los criterios de rendimiento de Nvidia para su integración en los procesadores de inteligencia artificial de la compañía estadounidense.
Hasta ahora, el rival local de Samsung, SK Hynix (KS:000660), ha estado suministrando a Nvidia chips HBM3 desde junio de 2022 y empezó a entregar chips HBM3E a un comprador anónimo a finales de marzo, que según las fuentes es Nvidia.
Además, Micron (NASDAQ:MU), otro destacado productor de chips HBM, ha declarado su intención de suministrar a Nvidia chips HBM3E.
Alcanzar los niveles de rendimiento de Nvidia es esencial para los fabricantes de chips HBM, teniendo en cuenta que Nvidia controla aproximadamente el 80% del mercado mundial de unidades de procesamiento gráfico (GPU) utilizadas en aplicaciones de inteligencia artificial. Alcanzar el éxito en este ámbito es vital no sólo para mantener una sólida reputación, sino también para impulsar el crecimiento financiero.
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