Ennek mi az oka hogy a Samsung 14-en gyárt HBM-et meg 20-on fogják ?

Szerintem csak ők gyártanak HBMet, a Samsung nem.
Egyébként meg költséghatékonyság miatt gyárthatják 20nm-en.

„Everything ends and it's always sad. But everything begins again and it's always happy. Be happy .”

Azt gondolná az ember hogy a kisebbett olcsóbb legyártani , ez nem így van ?
Bár a gép biztos drágább lenne de maga a termékben kevesebb a szilícium akkor nem olcsóbb ?

Az intel sem véletlenül csúszott a Broadwellel, illetve a Moore-törvényt sem "csak úgy" fogják elhagyni a Kaby Lake-kel. Ahogy a zöldek és a pirosak sem véletlenül váltanak 4+ év után 28ról 14/6 nanométerre. A szükséges kutatás, gyártási nehézségek, és az elkészült jó chipek aránya van hatással a költségekre, nem az, hogy x grammal kevesebb vagy több szilícium kerül bele.

„Everything ends and it's always sad. But everything begins again and it's always happy. Be happy .”

Az aktualis csucsnodeon gyartatni mindig nagyon draga, raadasul altalaban yield es kapacitasproblemak is vannak. Ha nem hoz nagy teljesitmeny beli ugrast, akkor nagyon nem eri meg. Ezzel szemben a "levedlett", bejaratott nodeokon orulnek ha valaki hasznalja oket.

ECC Memory

Another HBM2 benefit is native support for error correcting code (ECC) funtionality, which provides higher reliability for technical computing applications that are sensitive to data corruption, such as in large-scale clusters and supercomputers, where GPUs process large datasets with long application run times.

ECC technology detects and corrects single-bit soft errors before they affect the system. In comparison, GDDR5 does not provide internal ECC protection of the contents of memory and is limited to error detection of the GDDR5 bus only: Errors in the memory controller or the DRAM itself are not detected.

GK110 Kepler GPUs offered ECC protection for GDDR5 by allocating some of the available memory for explicit ECC storage. 6.25% of the overall GDDR5 is reserved for ECC bits. In the case of a 12 GB Tesla K40 (for example), 750 MB of its total memory is reserved for ECC operation, resulting in 11.25 GB (out of 12 GB) of available memory with ECC turned on for Tesla K40. Also, accessing ECC bits causes a small decrease in memory bandwidth compared to the non-ECC case. Since HBM2 supports ECC natively, Tesla P100 does not suffer from the capacity overhead, and ECC can be active at all times without a bandwidth penalty. Like the GK110 GPU, the GP100 GPU’s register files, shared memories, L1 cache, L2 cache, and the Tesla P100 accelerator’s HBM2 DRAM are protected by a Single‐Error Correct Double‐Error Detect (SECDED) ECC code.

[link]

"Minden negyedik-ötödik magyar funkcionális analfabéta – derült ki a nemzetközi felmérésekből."