制造商：SK hynix
　　类型：HBM（High Bandwidth Memory）
　　封装形式：3D堆叠，TSV技术
　　容量：通常为4GB或8GB（具体以型号为准）
　　带宽：高达1TB/s以上（根据堆叠层数和接口速度）
　　电压：1.2V至1.8V（具体电压取决于版本）
　　数据速率：1024至2048 Mbps（每数据引脚）
　　I/O接口：宽并行接口，支持多通道访问
　　工作温度范围：工业级（-40°C至+85°C）
　　封装尺寸：约50mm x 15mm（典型值）

H9CKNNNDBTMTAR-NTHR 具备多项先进特性，使其在高性能计算和图形处理领域表现出色。
　　首先，该模块采用了3D堆叠封装技术，通过TSV（Through Silicon Via）实现芯片间的垂直互连，大幅减少了内存的物理体积，同时显著提高了内存带宽。相比传统的GDDR或DDR内存，HBM在相同面积下可以提供更高的容量和带宽，使得GPU和AI加速器能够处理更复杂的数据任务。
　　其次，HBM模块与GPU或SoC之间采用短距离、宽并行接口连接，减少了信号延迟并提高了能效。每个HBM堆叠通常包含多个独立的通道（如1024位或更高），允许同时进行多个数据访问操作，从而实现极高的数据传输速率。
　　此外，H9CKNNNDBTMTAR-NTHR 在功耗方面也进行了优化，其工作电压通常在1.2V至1.8V之间，适用于高性能但对功耗敏感的应用场景。该模块还具备良好的热管理特性，通过堆叠结构的优化设计，有效分散热量，保证在高负载运行时的稳定性。
　　最后，该内存模块符合JEDEC标准，具备良好的兼容性和可靠性，适用于严苛的工业和商业环境。

H9CKNNNDBTMTAR-NTHR 主要应用于需要极高内存带宽和紧凑设计的高性能系统中。
　　最常见的应用场景是高端图形处理器（GPU），例如NVIDIA和AMD的旗舰级显卡，这些GPU使用HBM内存来支持4K甚至8K分辨率下的实时渲染以及复杂的光线追踪计算。
　　此外，该模块也广泛用于人工智能和机器学习加速器中，如Google的TPU（Tensor Processing Unit）或其他专用AI芯片，以支持大规模神经网络训练和推理任务，从而显著提升计算效率。
　　在高性能计算领域，如超级计算机、科学模拟和大数据分析系统，HBM内存的高带宽和低延迟特性使其成为理想选择。
　　其他应用还包括高端网络设备、数据中心加速卡、FPGA加速平台以及下一代游戏主机等。

H9HKNNNDDPMVAR-NTHRS7726-28G111