Samsungは、モバイル端末などのエッジAIデバイス向けに、次世代メモリLPDDR-PIMを世界で初めて開発したと発表しました。このメモリは、計算機能をモバイルメモリに統合し、AI処理速度を効果的に向上させると同時に、消費電力を低減できるとしています。Samsungの関連責任者は、最近アメリカのスタンフォード大学で開催された半導体学術会議「Hot Chips 2026」において、LPDDR5X-PIMの構造、仕様、および検証結果を公開しました。この製品は今月初めにFMS 2026メモリ会議で次世代メモリ賞を受賞し、今回が詳細仕様の初公開となります。
PIM技術は、メモリ内に計算ユニットを埋め込むことで、一部の計算をメモリ内部で直接完了できるようにします。従来のアーキテクチャでは、メモリに保存されたデータはまず中央処理装置やグラフィック処理装置に送信されて計算され、その結果がメモリに戻されます。しかし、PIMを採用することで、比較的簡単な計算はメモリ内部で処理され、AIの運用中の主要なボトルネックの一つであるデータの移動を減少させ、速度と消費電力の両方を兼ね備えています。
LPDDR5X-PIMの処理速度は通常版の2.3倍
Samsungは、パラメータ規模が80億のMetaオープンソースAIモデル「Llama 3.1」をテスト対象とし、結果としてLPDDR5X-PIMの処理時間は5.4秒で、通常のLPDDR5Xの12.3秒より約2.3倍速いことが示されました。毎秒のトークン処理量は81.3 TPSに達し、既存製品の27 TPSの3倍です。このデータは、メモリ内計算技術が実際のAI推論シーンにおいて明らかな性能優位性を持つことを示しています。
実際、Samsungは2021年にPIMを高帯域幅メモリに適用したHBM-PIM技術を公開し、開発検証を完了しています。今回は、PIMをスマートフォンなどのモバイルデバイスで広く使用される低消費電力LPDDRメモリに適用することを選択しました。同社は、AIモデルがますます小型化・高効率化する中で、すべてのAIデバイスがHBMを必要とするわけではないと判断しています。
エッジAIのトレンド拡大がLPDDR-PIMの応用展望を促進
関連責任者は、AIをサポートする標準化メモリソリューションはHBMが主流であるものの、最近の大規模言語モデルが小型化・高効率化の方向に進んでいるため、HBMが常に最適な選択とは限らないと述べ、帯域幅と低消費電力を兼ね備えたLP-PIMの開発が進められています。生成AIがスマートフォンやパソコンなどのデバイス上で直接動作するエッジAIのトレンドが拡大する中で、LPDDR-PIMの応用展望も同時に成長しています。これは、電力とスペースに制約のあるモバイルデバイスがAI計算性能を向上させつつ、消費電力を低減する必要があるためです。
互換性の面では、この製品は一般的なLPDDRと同じアレイ設計を採用しており、システムを大幅に変更することなく使用できます。Samsungは現在、ソフトウェア開発キットやシミュレーターなどのリソースを提供し、関連エコシステムの構築を推進しています。LPDDR5X-PIMに続いて、SamsungはLPDDR6-PIMの標準化作業を開始しました。HBMを中心としたAIメモリ競争は、スマートフォンやPCなどのエッジ領域に拡大しており、メモリはデータストレージデバイスから直接計算に参加する方向へ進化しています。
| 項目 | 規格 |
|---|---|
| 製品名 | LPDDR5X-PIM |
| 技術タイプ | LPDDRメモリ内計算（PIM） |
| Llama 3.1処理時間 | 5.4秒 |
| 通常LPDDR5X処理時間 | 12.3秒 |
| 速度向上 | 約2.3倍 |
| LPDDR5X-PIMスループット | 81.3 TPS |
| 通常LPDDR5Xスループット | 27 TPS |
| テストモデル | Meta Llama 3.1（80億パラメータ） |
| 次のステージ | LPDDR6-PIM標準化 |
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