NVIDIA Rubin vẫn ưu tiên HBM4 12 tầng dù bộ nhớ có thể tăng giá 121%

Phần lớn bộ tăng tốc AI thuộc thế hệ Rubin của NVIDIA được dự báo vẫn dùng HBM4 xếp chồng 12 tầng, dù các nhà sản xuất chip đang cân nhắc cấu hình 8 tầng để ứng phó nguồn cung khan hiếm. Lựa chọn này cho thấy bài toán của thị trường không đơn giản là giảm số lớp bộ nhớ để hạ giá: dung lượng và băng thông trên từng GPU vẫn có thể quan trọng hơn chi phí tối ưu ở cấp toàn hệ thống.

Rubin cần giữ dung lượng và băng thông bộ nhớ ở mức cao

Chip Rubin là nền tảng GPU AI được thiết kế quanh bộ nhớ HBM4 dung lượng và băng thông cao.

Thông số được công bố cho GPU Rubin nêu cấu hình HBM4 12-Hi với dung lượng tối đa 288 GB và băng thông 22 TB/s trên mỗi GPU. HBM4 mở rộng giao tiếp bộ nhớ lên 2.048-bit, gấp đôi HBM3E; mức băng thông này phục vụ các tác vụ AI cần đưa lượng dữ liệu lớn liên tục đến bộ xử lý.

Đây là lý do cấu hình 12 tầng vẫn có sức nặng dù lắp ráp phức tạp và đòi hỏi nhiều die DRAM hơn. Với các mô hình AI lớn, giảm dung lượng bộ nhớ trên mỗi GPU có thể làm giới hạn quy mô mô hình hoặc tăng nhu cầu chia tác vụ qua nhiều bộ tăng tốc. Tuy nhiên, chưa có dữ liệu trong các dự báo này để kết luận một cấu hình 8-Hi cụ thể sẽ ảnh hưởng hiệu năng ra sao trên Rubin.

Thanh Rubin đạt 22 TB/s, còn hai cấu hình Blackwell trong hình được ghi ở mức 8 TB/s.

8-Hi có thể giúp làm ra nhiều GPU hơn, nhưng không rẻ hơn theo từng gigabit

Giảm từ 12 lớp DRAM xuống 8 lớp làm giảm dung lượng mỗi khối HBM, nhờ đó cùng một lượng bit bộ nhớ có thể phân bổ cho nhiều GPU hơn. Đây là hướng đáng cân nhắc khi nguồn cung HBM hạn chế và chi phí bộ tăng tốc AI tăng nhanh. Nhưng phần tiết kiệm tổng linh kiện trên mỗi GPU không đồng nghĩa bộ nhớ rẻ hơn theo đơn vị dung lượng.

Mỗi khối HBM vẫn cần một đế đệm (base die). Khi số lớp DRAM ít đi, chi phí của đế đệm được chia trên ít dung lượng hơn, nên giá mỗi gigabit của cấu hình 8-Hi có thể cao hơn cấu hình 12-Hi khoảng 10–20% trong năm 2027. Nói cách khác, 8-Hi có thể giúp nhà sản xuất làm được nhiều GPU hơn từ lượng DRAM sẵn có, nhưng không xóa được áp lực về giá trên thị trường HBM.

Dự báo tăng giá HBM không có nghĩa mọi loại bộ nhớ tăng đồng loạt

Hệ thống Vera Rubin NVL72 kết hợp nhiều GPU cùng bộ nhớ HBM4 trong một rack AI.

TrendForce dự báo giá bán trung bình tổng hợp của HBM tăng 121% so với cùng kỳ trong năm 2027. Con số này phản ánh cả tình trạng cung ứng chặt, tỷ trọng HBM4 giá cao tăng lên và HBM4e bắt đầu được sản xuất trong nửa cuối năm, chứ không phải dự báo mọi sản phẩm HBM riêng lẻ đều tăng đúng 121%.

Với người mua hệ thống AI, hệ quả dễ thấy hơn là cấu hình bộ nhớ sẽ ngày càng gắn chặt với chi phí và số lượng GPU có thể triển khai. Rubin có thể tiếp tục dùng 12-Hi ở phần lớn sản phẩm để duy trì dung lượng và băng thông; các cấu hình ít tầng vẫn có thể được đánh giá ở một số sản phẩm nhằm san sẻ nguồn cung. NVIDIA chưa công bố thay đổi chính thức về chiến lược này. Các máy chủ Rubin cũng chưa có giá bán lẻ chính thức tại Việt Nam.

Nguồn tham khảo: TrendForce · Wccftech