Thứ Ba, ngày 15 tháng 11 năm 2026
NVIDIA xem xét giảm dung lượng bộ nhớ cho chip AI 'Rubin Ultra' do thiếu hụt HBM

NVIDIA xem xét giảm dung lượng bộ nhớ cho chip AI 'Rubin Ultra' do thiếu hụt HBM

13:24 07-08-2026
Thử nghiệm mẫu sản phẩm 192·256GB... cũng thử nghiệm sản phẩm sử dụng HBM4 thay vì HBM4E Dung lượng thấp hơn so với 'Vera Rubin' hiện tại... có khả năng giảm giá
Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang phát biểu tại CES 2025 ở Las Vegas, Nevada, Mỹ vào ngày 6 tháng 1
Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang phát biểu tại CES 2025 ở Las Vegas, Nevada, Mỹ vào ngày 6 tháng 1. [Ảnh=Reuters]
NVIDIA đang xem xét giảm dung lượng bộ nhớ cho chip AI thế hệ tiếp theo 'Rubin Ultra' so với kế hoạch ban đầu. Đây là biện pháp nhằm đối phó với tình trạng thiếu hụt bộ nhớ băng thông cao (HBM).
 
Ngày 6 tháng 8, theo thông tin từ tờ The Information của Mỹ, trích dẫn từ ba nguồn tin, "NVIDIA đã thử nghiệm ít nhất ba mẫu sản phẩm Rubin Ultra với các dung lượng bộ nhớ khác nhau trong vài tuần qua".
 
Một số mẫu sản phẩm được trang bị 192 gigabyte (GB) HBM cho mỗi đơn vị xử lý đồ họa (GPU), trong khi các sản phẩm khác sử dụng 256GB. Có thông tin cho rằng một số mẫu thử nghiệm sử dụng HBM4, sản phẩm trước đó, thay vì HBM4E, thế hệ HBM tiếp theo mà họ đã dự kiến.
 
Việc NVIDIA thử nghiệm nhiều cấu hình khác nhau là để chuẩn bị cho khả năng không nhận đủ HBM4E trước thời điểm ra mắt Rubin Ultra. Nhu cầu về HBM cho các vi mạch AI đã tăng vọt, dẫn đến tình trạng thiếu hụt bộ nhớ ảnh hưởng đến thiết kế GPU thế hệ tiếp theo.
 
NVIDIA đã công bố kế hoạch trang bị khoảng 256GB HBM4E cho mỗi Rubin Ultra, tổng cộng lên tới 1 terabyte (TB). Mẫu sản phẩm 192GB đang được thử nghiệm hiện có dung lượng bộ nhớ giảm 25% so với kế hoạch ban đầu.
 
Nếu so với sản phẩm 'Vera Rubin' hiện tại, có thể trang bị tối đa 288GB HBM4 cho mỗi GPU, dung lượng bộ nhớ của các mẫu thử nghiệm Rubin Ultra thấp hơn từ 11% đến 33%.
 
Việc giảm dung lượng bộ nhớ có thể làm giảm hiệu suất khi xử lý các mô hình AI quy mô lớn. Tuy nhiên, điều này cũng có thể giúp giảm giá sản phẩm. Một số khách hàng của NVIDIA đã phản hồi rằng "sản phẩm dung lượng thấp có thể giúp tiết kiệm chi phí".
 
Cơ quan nghiên cứu công nghệ AI EpochAI đã phân tích rằng "chi phí sản xuất chip AI tiên tiến có thể bao gồm hơn một nửa là HBM". Như vậy, nguồn cung và giá HBM đã trở thành yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất cũng như giá bán của chip AI.
 
NVIDIA cũng đang nỗ lực đảm bảo nguồn cung HBM. Vào tháng trước, họ đã công bố kế hoạch hợp tác lớn về AI với tập đoàn SK và đang thúc đẩy phát triển và mở rộng cung cấp HBM4 và HBM4E cùng với SK Hynix. SK Hynix cũng có kế hoạch tăng gấp đôi năng lực sản xuất bộ nhớ trong vòng 5 năm tới.
 
Dung lượng bộ nhớ cuối cùng và giá bán của Rubin Ultra vẫn chưa được xác định. NVIDIA dự kiến sẽ điều chỉnh các thông số kỹ thuật dựa trên tình hình cung cấp HBM4E, chi phí và nhu cầu của khách hàng trước khi xuất xưởng vào nửa cuối năm sau.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.