Intel pode desafiar HBM com memória ZAM que promete até 2x mais largura de banda A corrida pela memória de alta performance no universo da inteligência artificial e processamento gráfico ganha um novo e promissor competidor. A Intel, em colaboração

Intel pode desafiar HBM com memória ZAM que promete até 2x mais largura de banda

A corrida pela memória de alta performance no universo da inteligência artificial e processamento gráfico ganha um novo e promissor competidor. A Intel, em colaboração com a SoftBank, está desenvolvendo a Z-Angle Memory (ZAM), um padrão de memória que, segundo as projeções, pode oferecer o dobro da largura de banda da HBM4, atualmente um dos pilares para aceleradores de IA e GPUs de ponta.

Os primeiros detalhes técnicos desta arquitetura inovadora serão apresentados no VLSI Symposium 2026, um evento de grande relevância no setor. A expectativa é que a ZAM entre em produção entre 2028 e 2030, posicionando-se como uma alternativa direta às soluções HBM existentes, especialmente para cargas de trabalho intensivas em dados.

Esta nova tecnologia visa superar algumas das limitações atuais da HBM, como o acúmulo de calor e o alto consumo energético, abrindo caminho para dispositivos de IA ainda mais potentes e eficientes. Conforme informações divulgadas pelas empresas envolvidas, a ZAM representa um avanço significativo na busca por maior capacidade e velocidade de processamento.

Arquitetura Inovadora: ZAM com Controlador Unificado

O design conceitual da ZAM apresentado pela Intel e SoftBank revela uma arquitetura de empilhamento vertical com 9 camadas. Essa estrutura é composta por 8 pilhas de DRAM, intercaladas por um substrato de silício de 3 mícrons entre cada camada. Uma característica chave é a presença de um único controlador lógico unificado, responsável por gerenciar todas as camadas de DRAM. Isso elimina a necessidade de múltiplos controladores distribuídos, simplificando o design e potencialmente melhorando a eficiência.

A interconexão é realizada através de três camadas principais de TSV (Through-Silicon-Via), que concentram impressionantes 13,7 mil caminhos de interconexão. Cada camada da ZAM é capaz de entregar 1,125 GB, totalizando 10 GB por pilha e 30 GB no pacote completo. A densidade de largura de banda por milímetro quadrado é de 0,25 Tb/s, demonstrando a alta capacidade de processamento concentrada em um espaço reduzido.

Vantagens da ZAM sobre a HBM: Densidade e Consumo Energético

Atualmente, a memória HBM domina o segmento de aceleradores de IA de alto desempenho. No entanto, a Intel e a SoftBank apontam que a arquitetura HBM enfrenta gargalos estruturais com o aumento da escala, especialmente no que diz respeito ao calor acumulado nas camadas de fiação e ao elevado consumo de energia. A ZAM busca solucionar essas questões através de sua construção vertical.

A dissipaçãotérmica na ZAM é otimizada, pois o calor não precisa atravessar a camada de fiação, o que pode reduzir significativamente o acúmulo de calor observado em módulos HBM convencionais. Essa abordagem contribui para um menor consumo energético, um fator cada vez mais crítico para o desenvolvimento de tecnologias de IA mais sustentáveis e eficientes.

Projeção de Desempenho e Futuro da ZAM

A ZAM se posiciona como uma forte concorrente, rivalizando diretamente com o padrão HBM4E, cuja chegada ao mercado ainda é esperada para o próximo ano. A promessa de dobrar a largura de banda em relação à HBM4 atual coloca a ZAM em um patamar competitivo para atender às exigências de cargas de trabalho de IA generativa e outras aplicações de alta demanda.

O empacotamento 3.5D foi a escolha para consolidar o design tridimensional denso da ZAM. Essa tecnologia integra camadas verticais e horizontais em um único substrato, combinando a pilha de memória, trilhas de alimentação e aterramento, fotônica de silício (SiPh) e entradas e saídas legadas. A Intel e a SoftBank projetam a produção em escala da ZAM para o período entre 2028 e 2030.

A validação prática da arquitetura no VLSI Symposium 2026 será um passo crucial. Contudo, a adoção real no mercado de IA dependerá da sua capacidade de entregar performance e utilidade em aceleradores e GPUs operando em ambientes de produção com cargas massivas de dados.

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