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400層超のNANDをウェハーボンディングで積層、前世代比約58%高密度化

この記事のポイント

  1. 実現したこと

    400層超のV10 BV-NANDが、高容量AIシステム向けのNANDを構成する。

  2. 実現の仕組み

    ウェハーボンディングでメモリーセルを積層し、限られた面積に収める記憶密度を高める。

  3. 得られた結果

    V10 BV-NANDは、前世代のV9よりメモリー密度が約58%高まり、読み出し、書き込み、I/O性能も向上した。

  4. 従来との違い

    HBMをプロセッサーの横へ置く構成から、AIアクセラレーターの直上へ垂直積層するzHBMのコンセプトへ変わった。

ウェハーボンディングで接合された高密度メモリー層と、その直上に配置された演算基板を示す概念図
AI生成画像

ウェハーボンディングで400層超のメモリーセルを積層し、前世代より約58%高密度なNANDが登場した。この垂直接合は、HBMをAIアクセラレーターの直上へ置く次世代構成にも広がる。

400層超のセルをウェハー単位で接合

400層超のNANDであるV10 BV-NANDは、Bonding V-NANDアーキテクチャーを採用する。Samsung Electronicsは、ウェハーボンディングによってメモリーセルを積層するこの構造をFMS 2026で公開した。

セルを形成したウェハーを接合する構成は、積層数を増やしながら記憶密度を高めるための基盤となる。V10 BV-NANDでは、400層を超えるセルとウェハー接合を一つのNAND構造に組み込んだ。

V9比で約58%高いメモリー密度

Samsung Electronicsによると、V10 BV-NANDのメモリー密度は前世代のV9より約58%高いという。比較対象が明示された定量的な結果は密度であり、400層超という積層数をチップの高密度化へ結び付けている。

読み出し、書き込み、I/O性能もV9を上回ったとしている。ただし、一次資料に各処理の向上率は示されていないため、確認できる範囲は前世代より向上したというメーカー公表値までとなる。

HBMをAIアクセラレーターの直上へ積層

3DメモリーのコンセプトモデルであるzHBMは、HBMをAIアクセラレーターの直上へ垂直積層する。プロセッサーの横にHBMを置く従来構成に対し、演算装置とメモリーを上下方向に近接させる設計である。

この配置は、AIプロセッサーとメモリーの間をデータが移動する距離を短くする。zHBMは、その短いデータ経路によって帯域幅と電力効率を高め、大規模なAI学習と推論に必要なデータ処理を支えるよう設計されている。

接合層が密度と熱の設計対象に

Samsung Electronicsは、zHBMを組み込む次世代インターフェースシステムについて、HBM5の約8倍の性能を見込んでいる。次世代ウェハーボンディングを使う構成では、メモリー密度をHBM5の10倍超、エネルギー効率を3倍にできるとしている。

熱抵抗についてもHBM5の半分未満にできるという。これらはコンセプトモデルの設計上の主張であり、V10 BV-NANDの世代比較とは証拠の段階が異なる。メモリーとAIアクセラレーターの間の中間層には顧客固有のIPを統合でき、接合部分そのものを顧客別の設計対象に含めている。