初心者向け！AI開発を支えるHBMとは？ – 高帯域幅メモリの仕組み、開発企業、将来展望

1. はじめに

近年、AI（人工知能）技術の発展は目覚ましく、私たちの生活を大きく変えつつあります。その発展の裏には、AIの「頭脳」とも言えるGPU（Graphics Processing Unit）の進化があります。そして、そのGPUの性能を最大限に引き出すために重要な役割を果たしているのが、今回解説する「HBM（High Bandwidth Memory）」です。

HBMは、その名の通り「高帯域幅」を実現したメモリ技術です。AI開発においては、大量のデータを高速に処理することが求められます。HBMは、従来のメモリ技術に比べて圧倒的に広い帯域幅（データの転送速度）を持ち、AIの学習や推論の高速化に大きく貢献しています。

この記事では、メモリの基礎知識から始め、HBMの仕組み、メリット・デメリット、AI開発における重要性、そして将来展望まで、初心者の方にも分かりやすく、かつ徹底的に解説していきます。さらにHBMを開発している主要企業についても説明し、メモリ半導体業界の動向にも迫ります。

この記事を通して、以下の内容を学ぶことができます。

• コンピュータにおけるメモリの役割
• HBM登場の背景と従来のメモリ技術の限界
• HBMの仕組みと特徴
• AI開発におけるHBMの重要性
• HBMを採用したGPU製品例
• HBMを開発している主要企業
• HBMの競合技術と将来展望

この記事の対象読者は、HBMについて詳しく知りたい初心者の方、および、AI開発とメモリ技術の関係性に興味がある方です。できるだけ専門用語を避け、図表も交えながら分かりやすく説明していきますので、ぜひ最後までお付き合いください！

2. メモリの基礎知識 – コンピュータにおけるメモリの役割

HBMについて詳しく見ていく前に、まずはコンピュータにおける「メモリ」の役割について、基本的なところから確認しておきましょう。

2.1 メモリとは？ – データを一時的に保存する場所

コンピュータにおけるメモリとは、データを一時的に保存する装置のことです。よく、人間の「机の上の作業スペース」に例えられます。

例えば、あなたがレポートを書くとき、必要な資料（データ）を本棚（ストレージ）から取り出して、机の上（メモリ）に広げて作業しますよね。机の上が広ければ広いほど、たくさんの資料を一度に広げることができ、作業が効率的に進められます。

コンピュータも同じで、メモリの容量が大きいほど、多くのデータを一時的に保存しておくことができ、処理を高速に行うことができます。

メモリには、DRAM（ディーラム） や SRAM（エスラム） など、いくつかの種類があります。

• DRAM (Dynamic Random Access Memory)：主に「メインメモリ」として使われるメモリです。比較的安価で大容量化しやすいですが、SRAMに比べて速度は遅いです。
• SRAM (Static Random Access Memory)：主にCPUの「キャッシュメモリ」として使われるメモリです。DRAMに比べて高速ですが、高価で大容量化しにくいです。

HBMは、このDRAMの一種です。

2.2 メモリ階層 – 速度と容量のトレードオフ

コンピュータの中では、メモリは階層構造をなしています。これを「メモリ階層」と呼びます。

メモリ階層は、主に以下の要素で構成されます。

• レジスタ：CPU内部にあり、最も高速にアクセスできる。容量は非常に小さい。
• キャッシュメモリ：CPU内部または近くにあり、レジスタの次に高速。主にSRAMが使われる。容量は小さい。
• メインメモリ：CPUの外部にあり、キャッシュメモリよりも低速だが大容量。主にDRAMが使われる。
• ストレージ：HDDやSSDなど、電源を切ってもデータが保持される。メモリ階層の中では最も低速だが、大容量。

以下の図は、メモリ階層のイメージです。

[メモリ階層のイメージ図。レジスタ、キャッシュ、メインメモリ、ストレージの関係性を、速度と容量の観点から図示する。]

メモリ階層では、速度と容量（およびコスト）はトレードオフの関係にあります。つまり、高速なメモリほど容量が小さく（高価）、大容量なメモリほど速度が遅く（安価）なる傾向があります。

コンピュータは、このメモリ階層をうまく利用することで、高速かつ効率的な処理を実現しています。

2.3 メモリ帯域幅とレイテンシ – メモリ性能の指標

メモリの性能を表す指標として、メモリ帯域幅とメモリレイテンシが重要です。

• メモリ帯域幅：単位時間あたりに転送できるデータ量のことです。道路の「車線数」に例えられ、車線数が多ければ多いほど、一度に多くの車（データ）を通すことができます。一般的に、GB/s（ギガバイト毎秒）という単位で表されます。
• メモリレイテンシ：メモリにアクセスを要求してから、実際にデータが読み書きされるまでの遅延時間のことです。道路の「信号待ち時間」に例えられ、信号が少ないほど、車（データ）は目的地に早く到着できます。一般的に、ns（ナノ秒）という単位で表されます。

AIの処理、特に深層学習では、大量のデータを頻繁にメモリとやり取りする必要があります。そのため、高いメモリ帯域幅と低いメモリレイテンシが求められます。

3. HBM登場の背景 – 従来のメモリ技術とその限界

では、なぜHBMのような新しいメモリ技術が登場したのでしょうか？その背景には、従来のメモリ技術の限界がありました。

3.1 GDDRメモリ – GPUで使われてきたメモリ

これまで、GPUには主に「GDDR（Graphics Double Data Rate）」メモリが使われてきました。

• GDDRメモリとは？：グラフィックス処理のために開発されたメモリで、DRAMの一種です。高い帯域幅を持つことが特徴です。

GDDRメモリは、GDDR5、GDDR6といったように、世代ごとに進化してきました。世代が新しくなるにつれて、帯域幅が向上し、GPUの性能向上に貢献してきました。

3.2 メモリ帯域幅のボトルネック – 増大するデータ量への対応

しかし、GPUの性能が向上するにつれて、メモリ帯域幅がボトルネックとなってきました。

特に、AIの分野では、モデルの規模が大きくなり、扱うデータ量も増大しています。例えば、近年の大規模言語モデルでは、パラメータ数が数千億から数兆にも達するものもあります。これらの膨大なパラメータを格納し、高速に処理するためには、従来のメモリ技術では帯域幅が不足するようになってきたのです。

3.3 消費電力と実装面積の課題

従来のメモリ技術では、帯域幅を向上させようとすると、消費電力と実装面積が大きくなるという課題もありました。

例えば、GDDRメモリは、チップの外部に多くのメモリチップを配置し、それぞれを接続する必要があります。そのため、基板上の広い面積を占有し、配線も複雑になるため、消費電力も大きくなります。

特に、データセンターでは、消費電力の増大は、運用コストの増加や環境問題にもつながります。また、モバイルデバイスでは、バッテリー駆動時間に影響を与えます。

4. HBMとは？ – 高帯域幅メモリの革新

このような背景から登場したのが、「HBM（High Bandwidth Memory）」です。HBMは、従来のメモリ技術の課題を解決し、AI時代に求められる高性能なメモリとして注目されています。

4.1 HBMの概要 – 3D積層技術による広帯域化

HBMは、3D積層技術を用いて、メモリ帯域幅を飛躍的に向上させたメモリ技術です。その名の通り、「High Bandwidth Memory（高帯域幅メモリ）」を実現しています。

4.2 3D積層技術 – TSVによる垂直接続

HBMの最大の特徴は、複数のメモリダイを垂直方向に積み重ねた「3D積層技術」です。

従来のメモリチップが、基板上に平面的に配置されていたのに対し、HBMでは、複数のメモリダイを積み重ね、それらを「TSV（Through Silicon Via）」と呼ばれる技術で接続しています。

• TSV（Through Silicon Via）とは？：シリコン貫通電極のことで、積層されたチップを垂直方向に接続する技術です。チップに微細な穴を開け、そこに導電性材料を充填することで、チップ間の電気的な接続を実現します。

以下の図は、HBMの3D積層構造のイメージです。

[HBMの3D積層構造のイメージ図。複数のメモリダイがTSVによって垂直に接続されている様子を描く。]

TSVを使うことで、チップ間の配線長を大幅に短縮でき、高速なデータ転送が可能になります。

4.3 インターポーザ – チップ間の高速接続

HBMでは、積層されたメモリダイとGPUなどのロジックダイを接続するために、「インターポーザ」と呼ばれるシリコン基板が用いられます。

• インターポーザとは？：チップ間を接続するための、配線が施された基板のことです。

インターポーザ上に、メモリダイとロジックダイを並べて配置し、それぞれをインターポーザ上の配線で接続します。これにより、従来のパッケージ基板を使うよりも、高速かつ低消費電力な接続を実現できます。

[インターポーザを用いたHBMの接続イメージ図。インターポーザ上にメモリダイとロジックダイが配置され、接続されている様子を描く。]

インターポーザには、主にシリコンが用いられますが（シリコンインターポーザ）、有機材料を用いた有機インターポーザなども開発されています。

4.4 HBMの規格 – JEDECによる標準化

HBMの規格は、「JEDEC（Joint Electron Device Engineering Council）」という半導体技術の標準化団体によって策定されています。

これまでに、以下の規格が策定されています。

規格	帯域幅 (GB/s)	容量 (GB/ダイ)	ピン数	最初の製品
HBM	128 – 256	1	1024	2015
HBM2	256 – 512	2 – 8	1024	2016
HBM2E	307 – 460	4 – 24	1024	2018
HBM3	460 – 819	8 – 64	1024	2022
HBM3E	900以上	24以上	1024	2024

• JEDECとは？：電子部品の標準化を行う業界団体です。メモリ規格（DDR、LPDDR、GDDRなど）の策定も行っています。

各規格の主な違いは、帯域幅、容量、ピン数などです。新しい規格ほど、高性能化が進んでいます。

4.5 HBMのメリット – 広帯域、低消費電力、小型化

HBMは、従来のメモリ技術（例えばGDDR）と比較して、以下のようなメリットがあります。

• 広帯域幅：3D積層技術とTSVにより、非常に広い帯域幅を実現しています。
• 低消費電力：チップ間の接続距離が短いため、データの送受信に必要な電力を削減できます。
• 小型化：複数のメモリダイを積層することで、実装面積を小さくできます。

これらのメリットは、AIやHPCなど、大量のデータを高速に処理する必要がある分野において、大きな効果を発揮します。

4.6 HBMのデメリット – コストと製造の難しさ

一方、HBMにはデメリットもあります。

• コストが高い：3D積層技術やインターポーザなど、高度な技術が用いられているため、製造コストが高くなります。
• 製造が難しい：TSVの形成や、複数のチップの接続など、製造プロセスが複雑です。

ただし、近年は、HBMの量産化が進み、製造技術も向上しているため、徐々にコスト低減が進んでいます。

5. HBMの構造と仕組み – 詳細解説

ここでは、HBMの構造と仕組みについて、さらに詳しく見ていきましょう。

5.1 HBMのダイ構造 – 複数のメモリダイを積層

HBMは、複数の「メモリダイ」と、それらを制御する「ベースダイ（ロジックダイ）」を積層した構造になっています。

• メモリダイ：DRAMのメモリセルアレイ（データを記憶する部分）が形成されたチップです。
• ベースダイ（ロジックダイ）：メモリダイを制御する回路や、インターフェース回路などが形成されたチップです。

メモリダイは、TSVによって垂直方向に接続され、ベースダイと接続されます。

以下の図は、HBMのダイ構造のイメージです。

[HBMのダイ構造のイメージ図。メモリダイ、ベースダイ、TSVの関係性を図解する。]

5.2 チャネルとバンク – 並列アクセスによる高速化

HBMでは、メモリダイは複数の「チャネル」に分割されています。各チャネルは、独立して動作することができ、並列にアクセスすることが可能です。

さらに、各チャネルは、複数の「バンク」と呼ばれる領域に分割されています。バンクは、メモリセルアレイの単位で、データの読み書きはバンク単位で行われます。

• チャネルとは？：メモリダイにアクセスするための論理的な経路のことです。
• バンクとは？：メモリセルアレイの単位で、データの読み書きが行われる領域です。

チャネルとバンクを並列に動作させることで、高速なデータアクセスを実現しています。

5.3 HBMのインターフェース – ワイドな接続幅

HBMでは、メモリダイとロジックダイ（またはインターポーザ）との間のインターフェースに、非常に広い接続幅（例えば、1024ビット）が用いられています。

• インターフェースとは？：異なるデバイス間でデータをやり取りするための接点のことです。

従来のメモリ技術（例えば、GDDR）では、数十ビットから数百ビット程度の接続幅でした。HBMでは、接続幅を大幅に広げることで、一度に大量のデータを転送できるようにし、帯域幅を向上させています。

5.4 2.5Dパッケージングと3Dパッケージング

HBMでは、「2.5Dパッケージング」または「3Dパッケージング」と呼ばれる技術が用いられています。

• 2.5Dパッケージング：複数のチップをインターポーザ上に並べて配置し、インターポーザを介して接続する技術です。
• 3Dパッケージング：複数のチップを垂直方向に積層し、TSVで接続する技術です。

HBMでは、メモリダイを積層するために3Dパッケージングが用いられ、メモリダイとロジックダイを接続するために2.5Dパッケージング（インターポーザを使用）が用いられるのが一般的です。

以下の図は、2.5Dパッケージングと3Dパッケージングのイメージです。

[2.5Dパッケージングと3Dパッケージングのイメージ図。それぞれの技術の特徴と違いを図解する。]

6. AI開発におけるHBMの重要性

HBMは、特にAI開発において、その真価を発揮します。ここでは、AI開発におけるHBMの重要性について解説します。

6.1 大規模AIモデルのトレーニング – 膨大なパラメータの格納

近年のAIモデル、特に深層学習モデルは、大規模化が進んでいます。例えば、GPT-3などの大規模言語モデルでは、パラメータ数が数千億から数兆にも達します。

AIモデルのトレーニング（学習）では、これらの膨大なパラメータをメモリ上に格納し、高速にアクセスする必要があります。HBMは、その広い帯域幅と大容量によって、大規模AIモデルのトレーニングを可能にします。

6.2 高速なデータアクセス – 学習時間の短縮

AIモデルのトレーニングでは、大量のデータを繰り返しメモリとやり取りしながら、パラメータを更新していきます。HBMの広い帯域幅は、このデータアクセスを高速化し、学習時間を大幅に短縮することができます。

例えば、1TBのデータをメモリから読み出す場合を考えてみましょう。

• 帯域幅が100GB/sのメモリの場合：約10秒
• 帯域幅が500GB/sのメモリの場合：約2秒

このように、帯域幅が広いほど、データアクセスにかかる時間が短くなります。AIの学習では、このようなデータアクセスが何度も繰り返されるため、帯域幅の違いは、学習時間全体に大きな影響を与えます。

6.3 推論処理の高速化 – リアルタイムAIの実現

AIモデルの「推論」処理、つまり、学習済みモデルを使って新しいデータに対して予測を行う処理においても、HBMは重要です。

• 推論とは？：学習済みのAIモデルを使って、新しいデータに対して予測を行うことです。例えば、画像認識モデルが、写真に写っている物体を識別するような処理です。

特に、自動運転やロボティクスなど、リアルタイム性が求められる用途では、推論処理を高速に行う必要があります。HBMは、その広い帯域幅によって、推論処理の高速化に貢献し、リアルタイムAIの実現を支えています。

6.4 消費電力の削減 – AI開発の効率化

HBMは、従来のメモリ技術に比べて、消費電力が低いことも大きなメリットです。

AIの学習や推論には、膨大な計算リソースが必要であり、それに伴って消費電力も大きくなります。特に、データセンターでは、AI処理による消費電力の増大が、運用コストの増加や環境問題につながっています。

HBMは、その低消費電力性によって、AI開発の効率化に貢献し、データセンターの省エネ化にも寄与することが期待されています。

7. HBMを採用したGPUと製品例

ここでは、実際にHBMを採用したGPU製品の例を見ていきましょう。

7.1 NVIDIAのGPU – H100、A100など

NVIDIAは、データセンター向けのGPUに、いち早くHBMを採用してきました。

• NVIDIA A100：2020年に発表されたデータセンター向けGPU。HBM2eを採用し、40GBまたは80GBのメモリ容量を搭載。
• NVIDIA H100：2022年に発表されたデータセンター向けGPU。HBM3を採用し、80GBのメモリ容量を搭載。

これらのGPUは、AIの学習や推論、HPCなどの用途で、世界中の企業や研究機関で利用されています。

7.2 AMDのGPU – Instinct MIシリーズなど

AMDも、データセンター向けのGPU「Instinct MI」シリーズに、HBMを採用しています。

• AMD Instinct MI100：2020年に発表されたデータセンター向けGPU。HBM2を32GB搭載。
• AMD Instinct MI250X：2021年に発表されたデータセンター向けGPU。HBM2eを128GB搭載。
• AMD Instinct MI300X：2023年に発表されたデータセンター向けGPU。HBM3を192GB搭載。

これらのGPUは、NVIDIAのGPUと競合する製品として、AIやHPCの分野で利用されています。

7.3 その他のHBM採用製品 – AIアクセラレータなど

HBMは、GPUだけでなく、AIアクセラレータなど、他の製品にも採用され始めています。

• AIアクセラレータとは？：AIの処理に特化した半導体チップのことです。

例えば、Googleの「TPU（Tensor Processing Unit）」や、Graphcoreの「IPU（Intelligence Processing Unit）」など、様々なAIアクセラレータが登場しています。これらの製品の一部にも、HBMが採用されています。

将来的には、さらに多くの製品にHBMが搭載されることが予想されます。例えば、自動運転車向けのSoC（System-on-a-Chip）などにも、HBMの採用が検討されています。

8. HBMの開発企業 – メモリメーカーの動向

HBMは、主に以下のメモリメーカーによって開発・製造されています。

8.1 SK hynix – HBM開発をリード

SK hynix（エスケイハイニックス）は、韓国の半導体メーカーで、DRAMおよびNAND型フラッシュメモリで世界有数のシェアを誇ります。

同社は、HBMの開発をリードしてきた企業の一つであり、世界で初めてHBMの量産を開始しました。また、HBM2、HBM2E、HBM3の開発においても、業界を牽引しています。

近年は、AI市場の拡大を見据え、HBMの生産能力を増強しています。

8.2 Samsung Electronics – 多様なHBMソリューションを展開

Samsung Electronics（サムスン電子）は、韓国の総合エレクトロニクス企業であり、半導体メモリ事業においては、DRAM、NAND型フラッシュメモリともに世界最大のシェアを誇ります。

同社は、HBM、HBM2、HBM2E、HBM3と、各世代のHBM製品を幅広く展開しています。また、「Aquabolt」、「Flarebolt」といったブランド名で、独自のHBM製品も提供しています。

さらに、HBMとロジックダイを統合したパッケージソリューション「I-Cube」を提供するなど、関連技術の開発にも注力しています。

8.3 Micron Technology – HBM市場への本格参入

Micron Technology（マイクロン・テクノロジー）は、アメリカの半導体メーカーで、DRAMおよびNAND型フラッシュメモリで、世界有数のシェアを誇ります。

同社は、これまでHBMの開発には、あまり積極的ではありませんでしたが、近年、HBM市場への本格参入を表明し、製品開発を進めています。2023年にはHBM3 Gen2メモリをエヌビディアに供給開始したと発表しました。今後の展開が注目されます。

8.4 その他の関連企業 – ファウンドリ、パッケージング企業など

HBMの開発や製造には、メモリメーカーだけでなく、他の企業も関わっています。

• ファウンドリ：半導体の製造を請け負う企業。例えば、TSMC（台湾）は、HBMの製造において重要な役割を果たしています。
• パッケージング企業：半導体チップのパッケージング（組み立て）を行う企業。例えば、ASE Group（台湾）は、HBMの高度なパッケージング技術を提供しています。

これらの企業との連携も、HBMの開発や普及において重要です。

9. HBMの競合技術と将来展望

HBMは、現時点では最も高性能なメモリ技術の一つですが、将来的には、他のメモリ技術との競争も予想されます。

9.1 GDDR系メモリの進化 – GDDR6、GDDR7など

GDDRメモリも進化を続けており、最新規格のGDDR6では、HBMに迫る帯域幅を実現しています。さらに、次世代規格のGDDR7の開発も進められており、将来的には、一部の用途でHBMと競合する可能性があります。

ただし、GDDRは、コストや消費電力の面ではHBMに劣るため、ハイエンドGPUやAIアクセラレータなど、性能が最優先される用途では、今後もHBMが優位性を保つと考えられます。

9.2 LPDDR系メモリの可能性 – モバイル向けメモリの応用

LPDDR（Low Power Double Data Rate）メモリは、主にモバイル機器向けに開発された低消費電力のメモリです。近年、LPDDRメモリの高性能化が進み、LPDDR5やLPDDR5Xといった規格では、帯域幅も向上しています。

将来的には、LPDDRメモリが、HBMの競合となる可能性も指摘されています。ただし、現時点では、帯域幅や容量の面で、HBMが大きくリードしています。

9.3 新しいメモリ技術 – 3D XPoint、MRAMなど

近年、HBM以外にも、新しいメモリ技術が開発されています。

• 3D XPoint：IntelとMicronが共同開発した不揮発性メモリ技術。DRAMよりも高速で、SSDよりも低消費電力という特徴を持つ。
• MRAM（Magnetoresistive RAM）：磁気を利用した不揮発性メモリ技術。高速かつ低消費電力で、書き換え耐性にも優れる。

これらの新しいメモリ技術は、将来的にはHBMと競合する可能性もありますが、現時点では、まだ開発段階であり、本格的な普及には時間がかかると予想されます。

9.4 HBMの将来展望 – HBM4、そしてその先へ

HBMは、今後も進化を続けることが予想されます。

現在、HBM4の開発が進められており、2026年ごろの製品化が見込まれています。HBM4では、さらなる広帯域化、大容量化、低消費電力化が実現されると期待されています。

さらに、その先の世代のHBMについても、様々な研究開発が進められています。例えば、積層数を増やすことで、さらなる大容量化を目指す研究や、新しい材料や構造を用いて、性能を向上させる研究などが行われています。

HBMは、AIの発展とともに、今後ますます重要性が増していくと考えられます。

10. まとめ

この記事では、HBM（High Bandwidth Memory）について、メモリの基礎知識から、HBMの仕組み、メリット・デメリット、AI開発における重要性、開発企業、そして将来展望まで、幅広く解説してきました

• HBMは、3D積層技術を用いて、広帯域幅、低消費電力、小型化を実現したメモリ技術です。
• 従来のメモリ技術（例：GDDR）に比べて、圧倒的に高い性能を持ち、AIの学習や推論の高速化に大きく貢献しています。
• HBMは、NVIDIAやAMDの高性能GPU、およびAIアクセラレータなどに採用されています。
• HBMの開発は、SK hynix、Samsung、Micronなどのメモリメーカーが主導しています。
• HBMは、今後も進化を続け、AIの発展を支えていくことが期待されます。

HBMは、AI時代を支えるキーテクノロジーの一つです。この記事を通して、HBMについての理解を深めていただき、AI技術の発展の裏側にある、メモリ技術の革新についても、興味を持っていただければ幸いです。

11. 参考情報

• JEDEC: https://www.jedec.org/
• SK hynix: https://www.skhynix.com/
• Samsung Electronics: https://www.samsung.com/
• Micron Technology: https://www.micron.com/
• NVIDIA: https://www.nvidia.com/
• AMD: https://www.amd.com/

これらのウェブサイトでは、HBMに関するより詳細な情報を得ることができます。ぜひ参考にしてください。