Memórias GDDR7 de 24 GB e 36 Gbps chegam em 2026
Daniel Trefilio
Memórias GDDR7 de 24 GB e 36 Gbps chegam em 2026

A Micron, apresentou o planejamento dos próximos anos para os setores de memórias. A empresa planeja lançar memórias GDDR7 de 24 GB para GPUs, com velocidades de 36 Gbps em 2026. Além disso, as memórias HBM4 com módulos de até 64 GB e até 2 TB/s de velocidade, praticamente o dobro das HBM3E, chegam ao mercado em 2028.

A informação foi publicada com exclusividade pelo Tom’s Hardware, que detalha a estratégia da fabricante especializada em memórias e dispositivos de armazenamento para a evolução desses mercados. Mais do que o segmento gamer, as soluções para servidores de IA são as que mais devem evoluir nos próximos anos.

Escalonamento rápido de memória

Atualmente, as placas de vídeo utilizam padrão de memória GDDR6X, com módulos de até 16 GB e velocidades de até 24 Gbps. Contudo, as novas GPUs Nvidia RTX 5000 , previstas para o final de 2024, já devem contar com a primeira implementação das GDDR7.

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Uma diferença importante é que os novos módulos passam a comportar até 24 GB, permitindo placas com bem mais VRAM. No quesito velocidade, o incremento das primeiras GDDR7 é de 33%, atingindo 32 Gbps. Considerando o ciclo de, geralmente, 2 anos entre famílias de placas de vídeo, a geração seguinte de placas RTX irá contar com módulos de até 36 Gbps, 50% mais rápidos que os GDDR6X.

O salto de velocidade é ainda maior para as memórias HBM, utilizadas principalmente em GPUs para servidores de IA. Atualmente, o padrão HBM utilizado nas GPUs Nvidia H100 conta com velocidades de aproximadamente 1,2 TB/s, escalonado para 7,8 TB/s com GPUs combinadas via tecnologia NVlink.

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A atualização das memórias HBM3e de 2024 visa ampliar o tamanho dos módulos de 16 GB par 24 GB. Entre 2025 e 2028, o escalonamento deve saltar para módulos de 36 GB, 48 GB e 64 GB, com as velocidades ultrapassando os 2 TB/s. Incrementos dessas proporções são essenciais para garantir que as soluções de memória atendam ao avanço rápido do mercado de IA, evitando gargalos de desempenho.

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