HBM3eとは？DRAM・NAND・HBFとの違いと役割を解説【トゥモロー・ネット テックブログ】

はじめに

社内で生成AIモデル（LLM）の導入、データ分析基盤の構築が進むにつれ、GPUサーバーの選定やインフラ設計の重要性が高まっています。

しかし、GPUサーバーの導入・運用プロセスにおいては、プロセッサの理論演算性能（TFLOPS）に対して、期待していた実効処理速度が得られない現象や、大量のデータ転送時に発生する遅延、といった課題が顕在化しています。

これらの問題の多くは、プロセッサの演算スピードに対してメモリ側のデータ供給が追いつかない「メモリボトルネック（Memory Wall）」に起因しています。

本記事では、このボトルネックを打開する「HBM3e」の必要性と有効性、そして従来のDRAMやNANDフラッシュ、次世代の「HBF」との違いや役割分担について分かりやすく解説します。

HBM3e（High Bandwidth Memory 3 extended）とは？GPUの真価を引き出すHBM3eの役割

HBM（High Bandwidth Memory）とは、複数のDRAMチップを垂直に積み重ねた3D積層構造を持つ次世代の半導体メモリです。シリコン貫通電極（TSV）と呼ばれる微細な貫通配線を用いて積層チップ間を垂直に接続することで、従来のDRAMとは比較にならないデータ転送速度（広帯域幅）と省スペース化を実現しています。

従来のメモリ（DDR5など）はマザーボード上のスロットに平面で配置されるため、プロセッサ（GPU/CPU）との物理的な距離が長く、配線の遅延や帯域幅の制限がデータ転送の主な障害となっていました。

これに対しHBM3eは、「シリコンインターポーザ」と呼ばれる高密度な基板を介して、GPUのすぐ隣に配置されます。データが移動する距離を極力、短縮することで信号の伝播遅延を抑制し、毎秒約1.2TBの広帯域データ転送を可能にしています。

NVIDIAの「B300」や「B200」をはじめとする最新のデータセンター向けGPUがHBM3eを採用しているのは、この高速パイプラインがなければGPUの強大な演算能力が「データ待ち」で空転してしまうためです。

このように微細な製造構造の観点のみならず、高度な演算能力を遺憾なく発揮させるための不可欠なシステム基盤として、HBM3eが重要な役割を果たしています。

DRAM・NAND・HBM3e・HBFの違いとメモリ階層における役割分担

AIインフラの適正化を検討するうえでは、HBM3e単体だけでなく、既存のメモリ（DRAM・NANDフラッシュ）や次世代アーキテクチャ（HBF）との違いと役割分担を理解することが重要です。

半導体メモリの基本特性（DRAM vs NANDフラッシュ）

DRAM（例：DDR5）： 一時的にデータを記憶・読み書きする揮発性メモリです。応答速度が極めて速い反面、電源を切るとデータが消去され、平面実装による帯域幅（デュアルチャネルのDDR5-6400で80〜100GB/s程度）に上限があります。

NANDフラッシュ（例：SSD）： 電源を切ってもデータが残る不揮発性ストレージです。DRAMと比較してチップ当たりの記憶容量が10倍〜100倍と大きく、比較的低コストですが、アクセス速度や書き換え寿命に制限があります。

メモリ規格	コア技術	記憶保持性	データ転送速度（帯域幅）	エネルギー効率 / 容量特性	主な用途・適したワークロード
DDR5	汎用DRAM（平面実装）	揮発性	約80〜100 GB/s(デュアルチャネル)	汎用コスト効率重視	汎用サーバー・PCの主記憶
HBM3e	DRAM 3D積層 ＋ TSV	揮発性	約1.2TB/s	同帯域でDDR5の約半分の消費電力	AIモデル学習・HPC・最先端GPU（B200/B300等）
NAND（SSD）	フラッシュメモリ	不揮発性	数GB/s程度	大容量・低コスト	不揮発ストレージ
HBF	NAND 3D積層 ＋ TSV	不揮発性	HBMと同等水準	HBMの約10倍の大容量・低コスト	AI推論（LLM重み保持・KVキャッシュ）

AIインフラにおける相補的な連携と「HBF」の登場

HBM3eは、パラメータの更新や頻繁な書き換えが発生するAIモデルの学習において中心的な役割を担います。

一方で、学習済みモデルを用いて応答を生成するAIの推論領域では、容量の限界とコストが新たな課題となっています。そこで期待を集めているのが、SandiskやSK hynixなどが開発を進める次世代メモリ「HBF（High Bandwidth Flash）」です。

HBFは、HBMの構造を踏襲しつつ、内部のメモリダイにDRAMではなく「NANDフラッシュ」を積層した技術です。NANDの不揮発性と大容量特性を活かし、HBMと同等の高速読み出し帯域を維持しながら、1モジュールあたり数TBという大規模な記憶容量を低コストで供給します。

将来のAIサーバー設計では、書き換え速度が極めて速いHBM3eを一次キャッシュ（ティア1）とし、大容量のLLM重みデータやKVキャッシュを保持するHBFを二次記憶（ティア2）として組み合わせる階層化（ティアリング）が進むと予測されています。これにより、推論に必要なGPU台数を半減させるなど、大規模なコスト削減と処理効率化が期待されています。

関連記事：GPU性能を限界まで引き出すAIインフラ設計｜CPUボトルネック・NUMA最適化を解説

HBM3e導入・運用における技術的ハードルと最新ソリューション

優れた転送速度を誇るHBM3eですが、実システムへ導入・運用する際には特有の課題が存在します。

高密度積層に伴う「発熱管理」と冷却システムの選定

HBM3eは最大8〜16層のDRAMダイが高密度に集約されているため、稼働時に発生する熱密度が著しく高いという特徴があります。
十分な熱管理が行われない場合、メモリやGPUのクロック低下（サーマルスロットリング）や機器の寿命縮小を招きます。

このため、従来の空冷ファンによる冷却だけではなく、サーバー筐体ごと冷却液に浸す「液浸冷却」や、チップ内部に流路を形成する埋込型冷却など、最新の冷却ソリューションの導入も推奨されています。

複雑な製造プロセスによるコスト課題と次世代「NVHBM」

TSVの形成や高精度なアライメント技術を要する3D積層プロセスは製造難易度が高く、HBM3は従来のDRAMに比べて高価です。これがGPUサーバー全体の初期導入コスト（CapEx）を引き上げる要因となっています。

現在のBlackwell世代GPU「NVIDIA HGX B300」などにはHBM3eが採用されており、次世代アーキテクチャである「Rubin（ルービン）」世代に向けて、より高速なHBM4やHBM4eの投入が計画されています。

こうしたメモリ規格の進化と並行して、NVIDIAは次世代アーキテクチャとして「NVHBM」を発表しました。
従来はGPU（XPU）側に置かれていたメモリコントローラを、HBM側のベースダイに直接統合するアプローチです。NVHBMを採用することで、次世代の標準規格となるHBM4eと比較してメモリ帯域幅を最大30%向上させ、消費電力を15%削減できるほか、GPUダイ上の演算領域を最大25%拡大できます。インフラ全体の設置面積と電力を最適化する技術として大きな注目を集めています。

関連記事：液浸冷却とは？GPU・AIサーバーの発熱問題を解決する仕組み・メリット・空冷との違い

まとめ

AIインフラの性能向上においては、プロセッサ単体の計算速度だけでなく、データ供給のボトルネックを排除する「HBM3」などの高速メモリ構造を含めたトータルバランスの評価が重要です。

• AIモデルの学習や高度な計算処理（HPC）： HBM3/HBM3Eを近接配置した最先端GPU（NVIDIA HGX B300等）を中心としたシステム設計が基本となります。
• 大規模なAI推論処理や総保有コスト（TCO）の最適化： HBFに代表される高密度・不揮発性メモリ技術の導入や、階層化メモリ構成の検討が有効なアプローチとなります。

自社で展開するAIワークロードの特性（学習主体か推論主体か）を客観的に評価し、プロセッサ、メモリ階層、冷却ソリューションを統合的に設計することが、長期的な投資対効果（ROI）の向上につながります。

AIインフラやGPUサーバーの選定、熱対策でお悩みの際は、ぜひトゥモロー・ネットにご相談ください。

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