SK hynix подтвердила разработку 3-гигабайтных модулей GDDR7

Южнокорейский гигант по производству чипов памяти SK hynix подтвердил планы по выпуску модулей GDDR7 увеличенной ёмкости уже в этом году. В ходе презентации финансовых результатов за второй квартал 2025 года компания заявила о намерении увеличить максимальную ёмкость GDDR7 с 16 ГБ (2 ГБ на модуль) до 24 ГБ (3 ГБ на модуль). Хотя комментарий касался GPU для ИИ, очевиден потенциал этих чипов и для потребительских видеокарт.

Больший объём видеопамяти не всегда означает прирост производительности, но в последние годы стало ясно, что 8 ГБ или даже 12 ГБ уже недостаточно для многих современных игр, особенно в высоких разрешениях или с включённым трассировкой лучей. Также дополнительные гигабайты памяти критически важны для генеративного ИИ в творческих и рабочих процессах.

С технической точки зрения, переход на 3-гигабайтные модули может сделать видеокарты с 24 ГБ VRAM доступнее. Вместо 12 модулей по 2 ГБ достаточно будет 8 модулей по 3 ГБ, что снизит энергопотребление, нагрев и стоимость.

Планы SK hynix совпали с утечками о будущем обновлении линейки GeForce RTX 50 Super от Nvidia. Согласно слухам, новые модели могут получить 24 ГБ и 18 ГБ видеопамяти. Использование 3-гигабайтных модулей GDDR7 позволит избежать размещения дополнительных чипов на обратной стороне платы. Отметим, что Nvidia только недавно начала использовать GDDR7 от SK hynix в текущих видеокартах Blackwell серии RTX 50.

Пока это лишь предположения — Nvidia официально не анонсировала RTX 50 Super, и даже в случае выхода не факт, что все модели получат память увеличенного объёма. Однако когда поставщик памяти заявляет о готовности выпускать более ёмкие модули, это явный намёк на грядущие изменения.

Помимо GDDR7, SK hynix активно развивает другие направления памяти для ИИ-индустрии: энергоэффективные модули LPDDR для серверов, массовое производство 12-слойной HBM3E и подготовку к выпуску HBM4. Также во второй половине 2025 года ожидаются корпоративные SSD с 321 слоем NAND для хранения больших объёмов данных в ИИ-системах.