Samsung muốn đưa chip nhớ của AI vào điện thoại và tablet

Samsung đang phát triển công nghệ đóng gói mới nhằm đưa bộ nhớ HBM, loại chip bộ nhớ băng thông cực cao vốn chỉ xuất hiện trong các máy chủ AI, vào smartphone và tablet, theo ETNews.

Bộ nhớ DRAM truyền thống trên smartphone hiện dùng dây đồng siêu nhỏ để kết nối các chip, nhưng số lượng đầu kết nối bị giới hạn trong khoảng 128 đến 256. Giới hạn này khiến tốc độ truyền dữ liệu bị thắt cổ chai và gây khó khăn cho việc tăng hiệu năng cũng như kiểm soát nhiệt độ khi chạy tác vụ nặng.

Để giải quyết, Samsung phát triển kỹ thuật VCS, xếp chồng các lớp chip DRAM theo cấu hình bậc thang và lấp khoảng trống bằng các cột đồng siêu nhỏ. Điểm then chốt là Samsung đã tăng tỷ lệ chiều cao so với đường kính của từng cột đồng từ mức 3-5:1 lên tới 15:1, 20:1, qua đó tăng đáng kể băng thông truyền dữ liệu.

Tuy nhiên, cột càng cao thì đường kính phải càng nhỏ. Khi đường kính giảm xuống dưới 10 micromet, các cột đồng có nguy cơ bị cong hoặc gãy hoàn toàn. Để đối phó, Samsung áp dụng thêm kỹ thuật đóng gói FOWLP, cùng công nghệ được dùng trong chip Exynos 2600, giúp mở rộng đường dây đồng ra ngoài, tăng độ bền cơ học và bổ sung thêm đầu kết nối. Nhờ đó, băng thông tổng thể tăng thêm khoảng 30%.

Vì vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, Samsung chưa ấn định thời điểm ra mắt thương mại. Dự đoán sớm nhất là HBM dành cho di động có thể xuất hiện trong chip Exynos 2800, dự kiến là SoC đầu tiên của Samsung tích hợp GPU tự phát triển, hoặc thế hệ Exynos 2900 tiếp theo.

Apple cũng được cho là đang nghiên cứu tích hợp HBM vào iPhone, song chưa có xác nhận chính thức và chưa rõ hãng có lấy công nghệ này từ Samsung hay không. Huawei cũng đang tìm hiểu về HBM, nhưng khả năng Samsung cung ứng cho nhà sản xuất Trung Quốc này được đánh giá là rất thấp trong bối cảnh địa chính trị hiện tại.

Rào cản lớn nhất hiện nay là chi phí. Giá bộ nhớ DRAM dành cho smartphone đang ở mức cao, và nếu tình trạng này kéo dài trong vài năm tới, các hãng sản xuất thiết bị nhiều khả năng chưa thể xem xét nghiêm túc việc tích hợp HBM. Khi đó, khả năng xử lý AI trực tiếp trên smartphone và tablet vẫn sẽ phụ thuộc chủ yếu vào chip xử lý và dung lượng lưu trữ hơn là tốc độ bộ nhớ.