Unterschiede zwischen HBM2, HBM3 und HBM3e

Um bei unserem Auto-Vergleich zu bleiben: Wenn HBM generell die zehnspurige Autobahn für Daten ist, dann sind HBM2, HBM3 und HBM3e im Grunde die verschiedenen Geschwindigkeitsbegrenzungen und Spurausbauten auf dieser Autobahn.

Der Hunger nach Rechenleistung für KI ist in den letzten Jahren so extrem explodiert, dass die Industrie gezwungen war, diese Technologie in absoluter Rekordzeit weiterzuentwickeln.

Hier ist der schnelle Überblick, wie sich die Technologie in den letzten Jahren gesteigert hat:

Generation	Wann aktuell?	Bandbreite (Speed)	Typischer Einsatz
HBM2 / HBM2e	ca. 2016 – 2020	~256 bis 460 GB/s pro Chip-Turm	Ältere Rechenzentren, High-End-Grafikkarten (wie AMD Radeon VII)
HBM3	ca. 2022	~819 GB/s pro Chip-Turm	Der Durchbruch für KI (z.B. Nvidia H100 Hopper GPUs)
HBM3e	ab 2024 (jetzt)	über 1,2 TB/s pro Chip-Turm!	Die allerneuesten KI-Monster (Nvidia B200 Blackwell, AMD MI300)

HBM2: Der Pionier

HBM2 (und das leichte Update HBM2e) war der erste richtig große kommerzielle Erfolg der Technologie. Hier wurde bewiesen, dass das Stapeln von Speicherchips direkt neben dem Prozessor massentauglich funktioniert. Die Geschwindigkeiten waren damals schon beeindruckend, aber KI steckte noch in den Kinderschuhen. Dieser Speicher reichte völlig aus für klassische Supercomputer und extrem aufwendige Simulationen.

HBM3: Der Katalysator für ChatGPT

Als ChatGPT und Co. auf der Bildfläche erschienen, war HBM2 plötzlich zu langsam. Die Modelle wurden so riesig, dass eine neue Generation her musste. HBM3 verdoppelte die Speicherbandbreite im Vergleich zum Vorgänger beinahe. Gleichzeitig wurde die Kapazität erhöht: Man konnte nun noch mehr Chips in einem Turm übereinander stapeln (meistens 8 bis 12 Lagen). HBM3 ist der Treibstoff, der den aktuellen KI-Boom in den letzten zwei Jahren überhaupt erst in diesem Ausmaß möglich gemacht hat.

HBM3e: Das aktuelle Nonplusultra

Das „e“ steht für Extended (erweitert). Es ist keine komplett neue Architektur, sondern eine extrem hochgezüchtete Version von HBM3. Warum gab es kein echtes HBM4? Weil die Tech-Giganten (allen voran Nvidia) keine Zeit hatten, auf eine völlig neue Generation zu warten. Sie brauchten jetzt noch schnelleren Speicher.

HBM3e knackt die magische Grenze von über 1 Terabyte pro Sekunde pro Speicherturm. Wenn eine moderne KI-Grafikkarte sechs oder acht solcher HBM3e-Türme verbaut hat, schaufelt das System völlig absurde Datenmengen (mehrere Terabytes pro Sekunde) in den Prozessor. Gleichzeitig ist HBM3e paradoxerweise etwas energieeffizienter geworden und kann die enorme Hitze, die in Rechenzentren entsteht, besser ableiten.

Kurz gesagt: Von HBM2 zu HBM3e hat sich die Geschwindigkeit in wenigen Jahren mehr als vervierfacht. Es ist ein extremes Wettrüsten – und SK Hynix, Samsung und Micron kommen mit der Produktion der HBM3e-Chips momentan kaum hinterher.