NVIDIA、他社が作るAIチップ向けにメモリNVHBMを提供。性能30%増は自社公表値

NVIDIA NVHBM は、2026年8月26日に発表されたカスタムAIチップ向けのメモリ技術です。

📖 この記事で分かること

• NVHBMがHBMの何を作り替えた技術なのか
• 帯域・面積・電力で公表された3つの数値
• NVLink Fusionと組み合わせたときの効果
• 公表値の読み方と、まだ公開されていない情報

💡 知っておきたい用語

• XPU【エックスピーユー】: 各社が自社の用途に合わせて設計するAI専用チップの総称。NVIDIA製GPU以外の選択肢を指す
• HBM【エイチビーエム】: 演算チップのすぐ隣に積んで載せる高速メモリ。ここが細いと演算器がデータ待ちで遊ぶ

最終更新日: 2026年8月27日

▶ 公式ページ

• NVIDIA NVLink Fusion 製品ページ(NVIDIA)
• NVLink Fusion Brings NVHBM to Next-Generation AI Infrastructure(NVIDIA 開発者ブログ)
• NVHBM の業界採用について(NVIDIA ブログ)

NVIDIAがカスタムAIチップ向けにメモリ技術NVHBMを提供

この記事のポイント

• NVIDIAが2026年8月26日、カスタムAIチップ向けメモリ技術NVHBM(2026年8月時点)の提供を発表しました。
• 標準HBM4e比で帯域が最大30%増、HBM消費電力は最大15%減とNVIDIAは説明しています。
• 数値はすべてNVIDIA自身の公表値です。出荷時期・採用企業名・価格は公開されていません。

NVIDIA は 2026年8月26日、自社の接続技術 NVLink Fusion(2026年8月時点)を通じて、カスタム AI アクセラレータ向けのメモリ技術「NVHBM」を提供すると発表しました。ハイパースケーラーや AI 企業が自社設計した XPU や CPU を、NVIDIA のスケールアップ／スケールアウト技術スタックと MGX ラックスケールアーキテクチャに載せる枠組みの、メモリ層にあたる強化です。

NVHBM は、主要メモリベンダーと共同設計・検証したカスタム HBM ベースダイ技術と説明されています。技術的な核は配置の変更で、メモリコントローラを 3D HBM スタックの内部に移し、独自の PHY を統合しました。NVLink Fusion の利用者は検証済みの NVHBM ベースダイを使えるため、メモリの認定やパッケージ統合にかかる手間を減らせる、というのが NVIDIA の主張です。

帯域・面積・電力で公表された数値

NVIDIA が挙げた効果は 3 つで、いずれも標準 HBM4e(2026年8月時点)との比較です。

• 帯域: 1 スタックあたり最大 30% 高いメモリ帯域
• 面積: インターフェース接続の効率化により、コンピュートダイ面積を最大 25% 増やせる
• 電力: HBM の消費電力を最大 15% 削減

面積の内訳が、この発表でいちばん具体的な部分です。JEDEC の HBM4e 標準と比べて PHY とサポート領域を最大 67% 削減し、インターフェースが細くなることでインターポーザの配線も簡素になる、としています。空いた領域にメインの AI コンピュートダイを広げられるため、レイアウト全体では最大 80% 多い使用可能シリコンが得られる、という説明です。

電力についても規模換算の数字が出ています。2,000W の XPU を使う 1 ギガワット級データセンター全体で見ると、削減分は最大 15,000 基分の XPU に相当するコンピュートヘッドルームになる、と NVIDIA は述べています。

NVLink Fusionと組み合わせたときの効果

NVHBM がチップ 1 個の内側を効かせる技術だとすると、NVLink Fusion は外側をつなぐ技術です。NVLink Fusion チップレットがカスタム XPU と NVLink ファブリックを橋渡しし、ラック内の全 XPU を単一のスケールアップドメインにまとめます。NVLink は第 6 世代で、上流側では NVLink-C2C 経由で CPU に接続します。

この組み合わせが効く場面として NVIDIA が挙げているのが、expert parallelism(EP)や WideEP のように、エキスパートが別々の GPU に分散する構成です。活性値と隠れ状態の転送、そして分散キャッシュの同期をラック全体で高速に行う必要があり、そこを NVLink が担う一方、NVHBM 側はローカルの演算エンジンへのデータ供給切れを抑える役割になります。

帯域 30% 増、ダイ面積 25% 増、HBM 電力 15% 削減が積み重なることで、XPU あたりのエンドツーエンド性能が 30% 向上する、というのが NVIDIA が示した合計値です。

編集部の見方

編集部は、この発表で実務的に重いのは性能 30% という合計値ではなく、面積を 67% 空けたという設計上の変更だと見ています。

• 根拠1: 帯域と電力の改善幅(30%・15%)は世代更新でも起こりうる範囲ですが、PHY とサポート領域を最大 67% 削減してメモリコントローラをスタック内に移す構成は、パッケージの作り方そのものを変える判断です。空いた面積の使い道は設計側が決められるため、効果がワークロード次第で変わります。
• 根拠2: NVIDIA が「検証済みベースダイを提供する」と説明している点は、性能値より参入障壁の話です。カスタム XPU 開発で時間を取られるのはメモリの認定とパッケージ統合の工程で、そこを外から埋める提案になっています。
• 根拠3: 一方で、これらはすべて NVIDIA 自身の公表値であり、第三者ベンチマークは公開されていません。出荷時期・採用企業名・価格も公式ブログに記載がなく、現時点では検証できません。

この見方が変わる条件は、採用企業名と実測値が出たときです。自社チップを持つハイパースケーラーが具体名で採用を表明し、標準 HBM4e 構成との比較データが第三者から出れば、評価は「設計思想の話」から「調達の話」に移ります。

よくある質問

Q: NVHBM は誰でも使えますか

A: NVIDIA の説明では、NVLink Fusion の利用者が検証済みの NVHBM ベースダイにアクセスできる、という形になっています。単体販売や提供条件、価格については公式ブログに記載がありません。

Q: 「性能 30% 向上」は何と比べた数字ですか

A: 標準 HBM4e との比較で、帯域 30% 増・ダイ面積 25% 増・HBM 電力 15% 削減が積み重なった結果としてNVIDIA が示した、XPU あたりのエンドツーエンド性能値です。第三者による検証結果ではありません。

Q: 自社で AI チップを作っていない企業には関係のない話ですか

A: 直接の対象はカスタム XPU を設計する事業者です。ただし NVIDIA は大規模モデル推論で重みと KV キャッシュを繰り返し読む場面を効果の説明に使っており、推論基盤の調達先が増えるかどうかという観点では利用側にも関わります。

まとめ

NVIDIA は 2026年8月26日、NVLink Fusion を通じてカスタム AI チップ向けメモリ技術 NVHBM を提供すると発表しました。標準 HBM4e 比で帯域最大 30% 増、HBM 電力最大 15% 減、PHY とサポート領域は最大 67% 削減され、XPU あたりのエンドツーエンド性能が 30% 向上するとしています。数値はいずれも NVIDIA 自身の公表値で、出荷時期・採用企業名・価格は公開されていません。判断材料が揃うのは、採用企業と第三者の実測値が出てからになります。

【用語解説】

• NVLink Fusion: カスタム XPU や CPU を NVIDIA の AI インフラ基盤に接続するための技術と IP。専用チップレットが NVLink ファブリックとの橋渡しをする
• HBM4e: 高帯域メモリ HBM の標準規格の世代のひとつ。今回の NVHBM の比較対象として使われている
• PHY: チップとメモリの間で信号をやり取りする物理層の回路。パッケージ上で面積を取るため、ここを小さくできると演算用のスペースが増える

引用元:

• [1] NVIDIA NVLink Fusion Brings NVHBM to Next-Generation AI Infrastructure(NVIDIA 開発者ブログ)
• [2] NVIDIA NVLink Fusion 製品ページ(NVIDIA)
• [3] NVLink Fusion と NVHBM の業界採用(NVIDIA ブログ)

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