Samsung Electronics meddelade att de har börjat leverera branschens första 12-höga 48GB HBM4E-prov till stora globala kunder.Efter de första provleveranserna och optimeringsprocessen planerar Samsung att påbörja massproduktion av HBM4E i linje med kundernas utvecklingsscheman.
Samsung sa också att de utökar sin produktlinje och kommer att introducera 8-höga 32GB och 16-höga 64GB-versioner för att möta kundernas olika krav på datorprestanda.
HBM, eller High Bandwidth Memory, är en central möjliggörande komponent för AI-acceleratorchips, vars bandbredd och kapacitet direkt påverkar effektiviteten av AI-träning och slutledning.
Samsung gick in på HBM-marknaden 2015, och dess produkter har sedan dess genomgått tio generationers utveckling.I februari 2026 började Samsung massproduktion av HBM4 och blev det första företaget i världen att uppnå volymproduktion av HBM4.
Enligt Samsung är den 12-höga HBM4E, en förbättrad efterföljare till HBM4, byggd på företagets sjätte generationens 10-nanometer-klass (1c) DRAM-process och en 4nm logisk basform tillverkad av Samsung Foundry.Den nya produkten ger stora vinster i prestanda, kapacitet, energieffektivitet och termisk hantering och är designad för stora språkmodeller, generativ AI och högpresterande datortillämpningar.Jämfört med HBM4:
Prestanda: HBM4E levererar en stabil datahastighet per pin på 14 Gbps, med skalbarhet upp till 16 Gbps för att möta växande databehandlingskrav.Jämfört med HBM4 är prestandan förbättrad med mer än 20 %, medan minnesbandbredden når så högt som 3,6 TB/s per stack, vilket hjälper till att maximera datorprestanda för storskaliga modeller och nästa generations AI-system.
Kapacitet: HBM4E erbjuder 48 GB kapacitet, mer än 30 % högre än föregående generation.Samsung planerar också att utöka sortimentet baserat på kundernas efterfrågan, inklusive 32GB (8-hög) och 64GB (16-hög) konfigurationer.
Effekteffektivitet och termisk prestanda: En lågeffektsdesign och förpackningsoptimering förbättrar energieffektiviteten med 16 % och minskar värmemotståndet med mer än 14 %, vilket avsevärt förbättrar värmeavledning och hjälper till att minska energiförbrukningen i högbelastningsmiljöer för AI-datacenter.