メモリー半導体のHBMとDRAMの違いは？ それぞれの特徴・メリット・用途を解説

なぜHBMとDRAMの違いを比較する必要がある？

 

コンピュータの性能を左右する要素は、CPUやGPUなどの計算性能だけではありません。データをどれだけ速く、効率よくやり取りできるかというメモリの性能も、システム全体のスループットに直結します。

 

特に近年では、AI学習や3Dレンダリングなど、大量のデータをリアルタイムで処理する用途が増え、メモリの帯域幅不足がボトルネックになるケースが目立つようになりました。

そこで登場したのがHBM（High Bandwidth Memory）です。

 

HBMは従来のDRAMよりも圧倒的に広い帯域幅を持ち、消費電力を抑えつつデータ転送速度を大幅に向上させます。しかしその一方で、製造コストが高く、搭載容量に制約があるため、あらゆるシステムに適しているわけではありません。

 

HBMとDRAMを比較することで、どの用途にHBMが適しているのか、どの場面では従来型のDRAMがコスト効率的なのかが明確になります。

 

 

 

DRAMとHBMとは

 

DRAMとは

DRAM（Dynamic Random Access Memory）は、最も一般的に使われている揮発性メモリの一種です。PCやサーバーのメインメモリ、スマートフォンやゲーム機、家電など幅広い機器に搭載されています。

DRAMは「動的」と呼ばれるように、電荷を蓄えたキャパシタとトランジスタで1ビットを表現しており、情報を保持するためには定期的にリフレッシュ（再書き込み）する必要があります。

 

大容量かつ比較的低コストで製造できるため、汎用的なメインメモリとして最適です。また、モジュール化（DIMMやSO-DIMM）することでシステムごとに必要な容量を柔軟に増設できます。

 

一方で、アクセス速度や帯域幅には限界があり、CPUやGPUが非常に高速な処理を行う場合にはメモリがボトルネックになることがあります。

 

 

 

 

HBMとは

HBM（High Bandwidth Memory）は、従来のDRAMよりもはるかに高いメモリ帯域幅を実現するために開発された次世代メモリ規格です。

 

最大の特徴は、メモリチップを縦方向に積層し、TSV（Through-Silicon Via）と呼ばれる微細な垂直配線で接続する3D構造にあります。

スタックをシリコンインターポーザー上に実装し、GPUやAIアクセラレータと超広幅のインターフェイスで直結することで、従来のDIMM型DRAMでは実現できない超高帯域通信を可能にしています。

 

HBMは、HBM → HBM2 → HBM2E → HBM3と進化を続けており、最新世代では1スタックあたり数百GB/s以上の帯域幅を提供します。

さらに、同じ帯域幅を達成するための消費電力が従来DRAMよりも低く、省エネルギー性能にも優れています。

ただし、HBMは製造コストが高く、搭載できる容量にも制約があります。そのため、PCやスマートフォンといった汎用機器ではなく、GPU、AIアクセラレータ、スーパーコンピュータ、ネットワーク機器など、大規模データ処理でメモリ帯域がボトルネックになる分野で採用が進んでいます。

 

 

 

HBMとDRAMの構造の違い

 

HBMとDRAMはどちらも半導体メモリですが、その物理的な構造と実装方法には大きな違いがあります。

 

 

DRAMの構造

DRAMは2次元的に配置されたメモリセルを基板上に形成し、チップとしてパッケージ化します。複数のDRAMチップはDIMMやSO-DIMMといったモジュールに実装され、マザーボード上のメモリスロットに差し込んで使用されます。

 

この構造は量産性に優れ、容量を簡単に増設できる柔軟性がありますが、メモリとCPU/GPU間は細いバスで接続されるため、帯域幅に限界があります。

 

HBMの構造

HBMは3次元積層構造を採用しています。複数のDRAMダイを垂直方向に重ね、TSV（Through-Silicon Via）と呼ばれる微細な垂直配線でダイ間を接続します。

このような積層チップは、GPUやAIアクセラレータと同じシリコンインターポーザー上に配置され、数千ビット規模の超広帯域インターフェースで直接接続されます。

この構造により、データ転送経路が非常に短くなり、高帯域幅・低レイテンシ・低消費電力を同時に実現できます。

 

DRAMは「横に広がる」構造、HBMは「縦に積み上げる」構造といえます。これが、HBMが少ない面積で高い性能を発揮できる理由です。

 

 

 

HBMとDRAMのメリット・デメリット

 

HBMのメリット・デメリット

HBMの最大の強みは、圧倒的な帯域幅と低レイテンシ、そして優れた電力効率にあります。

複数のメモリダイを縦に積層し、TSVとシリコンインターポーザーでGPUやAIアクセラレータと直結する構造により、データ転送経路が短くなり、同時に扱えるデータ量も非常に多くなります。

 

この特性により、以下のようなメリットがあります。

 

非常に広い帯域幅：数百GB/s〜1TB/sクラス（HBM3世代ではさらに向上）

低レイテンシ：GPUやCPUに近接配置されるため待ち時間が短い

優れた消費電力効率：帯域幅あたりの電力消費が少ない

 

これらの特徴は、AI学習、HPC、3Dレンダリングといったメモリ帯域がボトルネックになる処理で特に効果を発揮します。

 

一方で、HBMには次のような課題もあります。

 

高コスト：製造プロセスが複雑で歩留まりが低い

容量制限：1スタックあたり数GB〜数十GBに限られる

実装難易度が高い：シリコンインターポーザーを用いた複雑な設計が必要

 

 

DRAMのメリット・デメリット

従来型のDRAM（DDR系）はコスト効率と容量拡張性に優れ、実装が容易です。DIMMやSO-DIMMといったモジュール形態で提供され、次のような利点があります。

 

・大容量を安価に確保可能

・量産性が高くコスト効率が良い

・システムに簡単に追加・交換できる

 

ただし、DRAMは次のような制約があります。

 

・帯域幅が比較的狭い

・メモリとCPU/GPU間の距離が長いため、レイテンシが大きくなる

・高性能CPUやGPUではメモリが性能のボトルネックになりやすい

 

 

 

DRAMとHBMの主な用途

 

HBMは、非常に広い帯域幅が必要な分野で主に使われています。

GPUやAIアクセラレータなど、計算ユニットが大量のデータを同時に扱う用途では、HBMの高帯域・低レイテンシが大きな効果を発揮します。

 

GPUやAIアクセラレータ

NVIDIA H100、AMD MI300などの最新GPUで採用。AI学習や推論、ディープラーニングの高速化に寄与しています。

HPC（スーパーコンピュータ）

富岳、Frontierなどのスーパーコンピュータで採用。科学シミュレーションやビッグデータ解析で高いスループットを実現しています。

ネットワーク機器・ASIC

データセンター向けスイッチやカスタムAIチップで採用され、低遅延通信や並列処理を支えています。

 

AR/VR・高性能グラフィックス

高解像度レンダリングやリアルタイムレイトレーシングで必要な膨大なメモリ帯域を確保します。

 

DRAMは、汎用的なメインメモリとして幅広い機器に搭載されています。

コスト効率と容量拡張性の高さから、日常的に使うコンピューティング環境で標準的に利用されています。

PC・ノートPC

一般的なメインメモリとして搭載されます。DDR4、DDR5が主流です。

サーバー・クラウドコンピューティング

大容量メモリを必要とするデータベース、仮想化環境、クラウド基盤で活用されます。

スマートフォン・タブレット

LPDDRシリーズ（低消費電力DRAM）が採用され、省電力と高速動作を両立します。

組み込み機器・IoTデバイス

車載ECU、家電、産業機器などでも広く採用されます。

 

 

 

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