Samsung Electronics và SK hynix đang tích cực hợp tác với Qualcomm để thương mại hóa công nghệ High Bandwidth Compute (HBC), đồng thời vẫn tiếp tục lộ trình phát triển bộ nhớ băng thông cao (HBM) hiện có của họ.
Ông Durga Malladi, Phó chủ tịch điều hành kiêm Tổng giám đốc tại Qualcomm, phát biểu tại Hội nghị Công nghệ Deutsche Bank 2026 vào ngày 26 tháng 8 rằng ông đã đến Hàn Quốc và gặp gỡ hai nhà sản xuất bộ nhớ lớn này ngay sau khi Qualcomm trình bày về những lợi ích của HBC cũng như nêu bật các hạn chế của HBM tại sự kiện Investor Day (Ngày hội Nhà đầu tư) của hãng. Ông Malladi cho biết ban đầu ông dự đoán sẽ vấp phải sự phản đối mạnh mẽ từ hai công ty về bài thuyết trình đó, nhưng thay vào đó, họ lại chủ động đề xuất hợp tác trong dự án HBC. Hiện tại, hai nhà sản xuất bộ nhớ này đang tham gia phát triển HBC song song với việc thực hiện lộ trình phát triển HBM của mình.
HBC hoạt động bằng cách xếp chồng nhiều chip DRAM công suất thấp (LPDDR) theo chiều dọc và đặt chúng lên trên một chip tăng tốc (hay còn gọi là XPU) đóng vai trò là đế xử lý tính toán nằm bên dưới. Kiến trúc này có thể đạt được băng thông truyền tải dữ liệu cao hơn so với các hệ thống truyền thống vốn kết nối bộ xử lý và bộ nhớ theo chiều ngang. Đây là một dạng công nghệ tính toán gần bộ nhớ (NMC) và, cũng giống như HBM, nó sử dụng các đường dẫn xuyên silicon (TSV) để thực hiện việc xếp chồng theo chiều dọc.
Qualcomm đã chính thức công bố HBC tại sự kiện Investor Day vào tháng 6. Vào thời điểm đó, ông Tony Pialis, Phó chủ tịch điều hành kiêm Tổng giám đốc bộ phận Trung tâm Dữ liệu của Qualcomm, cho biết các GPU và HBM liên tục trao đổi dữ liệu, tạo ra lượng nhiệt lớn và tiêu thụ nhiều năng lượng. Ông lập luận rằng kiến trúc hiện tại không còn theo kịp tốc độ phát triển của các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) và cần phải có sự đổi mới. Qualcomm định vị HBC như một giải pháp thay thế nhằm khắc phục những hạn chế về mặt cấu trúc của HBM.
HBC được phát triển nhằm giải quyết các điểm nghẽn trong quá trình suy luận (inference) của AI. Băng thông truyền tải dữ liệu hiệu dụng của nó đạt mức hàng trăm terabyte mỗi giây (TB/s), trong khi tổng băng thông HBM ở các bộ tăng tốc AI gần đây chỉ dao động từ 21 đến 24 TB/s. So với HBM ở cùng mức tiêu thụ điện năng, HBC mang lại băng thông và hiệu suất thông lượng token (token-throughput efficiency) cao gấp sáu lần. Nếu so với các hệ thống GPU truyền thống, thông lượng token có thể cao gấp tám lần ở cùng mức công suất. Công nghệ này cũng mang lại lợi thế về tổng chi phí sở hữu (TCO) so với SRAM – loại bộ nhớ vốn nhanh hơn DRAM thông thường.
Trong quy trình sản xuất HBC, Qualcomm sẽ chỉ đảm nhận vai trò thiết kế và tích hợp hệ thống. Hãng sẽ phát triển phần chip tính toán (compute die) được đặt bên dưới các chip DRAM và cung cấp thiết kế TSV (kết nối xuyên silicon). Các nhà sản xuất bộ nhớ là Samsung Electronics và SK hynix sẽ phụ trách công đoạn xếp chồng DRAM. Qualcomm dự kiến hợp tác với TSMC để thực hiện việc tích hợp và đóng gói các công nghệ này.
Ông Malladi cho biết các sản phẩm HBC thế hệ đầu tiên dự kiến sẽ được thương mại hóa và xuất xưởng vào năm tới; Qualcomm đang phối hợp chặt chẽ với hai nhà sản xuất bộ nhớ của Hàn Quốc để đảm bảo nguồn cung DRAM đầy đủ. Ông cũng chia sẻ rằng HBC thế hệ đầu tiên đã được chuyển đến các phòng thí nghiệm của Qualcomm để kiểm chứng, trong khi HBC thế hệ thứ hai sẽ tiếp tục nâng cao hiệu suất của chip tính toán và nới rộng khoảng cách hiệu năng so với HBM thế hệ mới.
Công nghệ HBC thế hệ đầu tiên sẽ được triển khai trên bộ tăng tốc AI AI250 của Qualcomm vào năm tới. Công ty dự kiến ra mắt mẫu AI300 tích hợp HBC thế hệ thứ hai vào năm 2028. HBC cũng có thể được kết hợp với CPU máy chủ trung tâm dữ liệu Dragonfly C1000 của Qualcomm.
HBC cũng có thể được cung cấp cho khách hàng như một sản phẩm độc lập, tương tự như HBM. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler) – những đơn vị tự phát triển và sở hữu chip tính toán AI riêng – có thể mua riêng HBC để tích hợp vào bộ vi xử lý của họ.
Ông Malladi cho biết HBC là công nghệ đa dụng; Qualcomm hiện đang nghiên cứu và phát triển các thông số kỹ thuật phù hợp cho nhiều loại thiết bị tiêu dùng, bao gồm điện thoại thông minh, máy tính bảng, máy tính cá nhân (PC), thiết bị thực tế mở rộng (XR) và ô tô. Công ty có kế hoạch đưa HBC vào các thiết bị tiêu dùng để phục vụ việc xử lý AI ngay trên thiết bị. Thông thường, quá trình thương mại hóa sẽ diễn ra khoảng ba năm sau giai đoạn lập kế hoạch và thảo luận về sản phẩm.