15 september 2026
HBM2e en HBM3 verschillen voornamelijk in bandbreedte en energieverbruik: HBM3 levert ruwweg twee keer zoveel geheugenbandbreedte als HBM2e, wat directe voordelen oplevert voor geheugenintensieve AI-workloads zoals LLM-training en grootschalige inferentie. Voor minder bandbreedtekritische toepassingen blijft HBM2e een kosteneffectieve en beproefde keuze.
Het onderscheid tussen beide geheugenstandaarden is niet puur technisch, het bepaalt ook welke GPU-generatie je kiest en welk serverplatform daarbij past. In dit artikel beantwoorden we de meest gestelde vragen over HBM2e versus HBM3 voor AI-workloads, zodat je een weloverwogen hardwarekeuze kunt maken.
HBM3 biedt een piekbandbreedte van circa 3,35 TB/s per stack tegenover de circa 3,2 TB/s totale systeembandbreedte die HBM2e levert in GPU-implementaties als de A100. In de praktijk betekent dit dat HBM3-GPU’s zoals de H100 tot twee keer zoveel data per seconde kunnen verwerken als hun HBM2e-voorgangers, bij een vergelijkbaar of lager energieverbruik per bit.
Naast bandbreedte zijn er ook verschillen in capaciteit en efficiëntie. HBM2e-stacks bieden doorgaans 16 GB per stack, terwijl HBM3 dit opschroeft naar 24 GB per stack. Dat maakt het mogelijk grotere AI-modellen volledig in GPU-geheugen te laden zonder tussentijdse datatransfers naar systeemgeheugen, wat latentie sterk vermindert.
Energieverbruik is een derde dimensie. HBM3 verbruikt meer vermogen in absolute zin vanwege de hogere doorvoer, maar de bandbreedte per watt is verbeterd ten opzichte van HBM2e. Voor datacenters die rekening houden met PUE en totale energiekosten is dit een relevante factor naast de aanschafprijs van de hardware.
Workloads die het meest profiteren van HBM3 zijn grootschalige LLM-training, transformer-gebaseerde inferentie met grote batchgroottes en wetenschappelijke simulaties waarbij enorme datasets continu door de GPU worden gepompt. Bij deze toepassingen is de GPU-rekenkracht zelden de bottleneck: het geheugen is dat.
Concreet gaat het om de volgende categorieën:
Voor rekenintensieve maar niet geheugenintensieve taken, zoals eenvoudige classificatiemodellen of kleine batchinferentie, is het verschil tussen HBM2e en HBM3 minder uitgesproken.
HBM2e is nog steeds een verstandige keuze wanneer de workload niet geheugenbandbreedtegelimiteerd is, het budget bepalend is, of wanneer bestaande infrastructuur al is gebouwd rondom HBM2e-GPU’s zoals de A100 of MI250X. De lagere aanschafprijs maakt HBM2e-systemen aantrekkelijk voor organisaties die AI-capaciteit willen opschalen zonder direct de premie te betalen voor de nieuwste generatie.
Praktische situaties waarin HBM2e een logische keuze blijft:
Het is ook vermeldenswaard dat HBM2e-hardware volwassen en stabiel is. Drivers, frameworks en optimalisaties zijn volledig uitgerijpt, wat implementatierisico’s verlaagt.
HBM2e wordt gebruikt in GPU’s zoals de Nvidia A100, AMD MI250X en Intel Ponte Vecchio. HBM3 is geïntroduceerd in de Nvidia H100 en wordt ook toegepast in de AMD MI300X en de Nvidia H200, waarbij de H200 zelfs overschakelt naar HBM3e, een verbeterde variant met nog hogere capaciteit per stack.
Een overzicht van de meest relevante GPU’s per geheugenstandaard:
De Blackwell-generatie, waaronder de B200 en de recentere B300, vertegenwoordigt de nieuwste ontwikkeling in GPU-geheugen en rekenkracht. Supermicro ondersteunt deze GPU-generaties als een van de eersten wereldwijd, wat betekent dat organisaties die nu al met Blackwell willen werken via ons terechtkunnen nog voordat merken als HP en Dell die systemen beschikbaar stellen. Bekijk onze AI-serveroplossingen voor een actueel overzicht van beschikbare GPU-platforms.
De keuze voor een HBM-generatie bepaalt direct welk serverplatform en welke interconnect-technologie je nodig hebt. HBM3-GPU’s vereisen nieuwere moederborden met ondersteuning voor NVLink 4.0 of PCIe 5.0, hogere koelcapaciteit en in veel gevallen directe vloeistofkoeling. Een HBM2e-platform kan die GPU’s fysiek en elektrisch niet ondersteunen.
Concreet heeft de HBM-generatiekeuze impact op de volgende platformelementen:
Bij NCS International configureren wij elk AI-serverplatform volledig op maat, afgestemd op de GPU-generatie, de workload en de fysieke omgeving van de klant. Of je nu kiest voor een HBM2e-gebaseerd A100-cluster of een volledig Blackwell-platform met HBM3e, wij zorgen dat het systeem als geheel geoptimaliseerd is, van koeling en voeding tot interconnect en opslag.
Een migratie van HBM2e naar HBM3 vereist meer dan alleen het vervangen van de GPU’s: het volledige serverplatform, inclusief moederbord, koeling en voeding, moet worden aangepast aan de nieuwe generatie. De meest praktische aanpak is een gefaseerde migratie waarbij je nieuwe HBM3-nodes toevoegt aan je cluster terwijl de HBM2e-nodes actief blijven voor bestaande workloads. Frameworks zoals PyTorch en TensorFlow ondersteunen beide generaties volledig, dus je modelcode hoeft doorgaans niet te worden aangepast. Zorg wel dat je CUDA-versie en drivers up-to-date zijn, omdat HBM3-GPU’s zoals de H100 minimaal CUDA 11.8 vereisen.
De meest voorkomende fout is het baseren van de keuze uitsluitend op piekbandbreedte of FLOPS-specificaties, zonder te analyseren of de workload daadwerkelijk geheugenbandbreedtegelimiteerd is. Een tweede veelgemaakte fout is het onderschatten van de totale infrastructuurkosten: HBM3-systemen vereisen zwaardere koeling, hogere stroomcapaciteit en duurdere interconnects, waardoor de werkelijke TCO aanzienlijk hoger uitvalt dan de GPU-prijs alleen suggereert. Voer altijd een profileringsrun uit op je eigen workload met tools zoals Nsight Systems of ROCm Profiler om te bepalen of je bottleneck daadwerkelijk in het geheugen zit.
Technisch is het mogelijk om HBM2e- en HBM3-GPU’s te combineren binnen één cluster, maar directe GPU-to-GPU-communicatie tussen beide generaties via NVLink is niet mogelijk omdat ze verschillende interconnectstandaarden gebruiken. In de praktijk worden gemengde clusters het best ingericht als afzonderlijke node-pools binnen een orkestratieplatform zoals Kubernetes met GPU-operator, waarbij workloads op basis van hun geheugenintensiteit worden gerouteerd naar de juiste pool. Houd er rekening mee dat modelparallellisme over generaties heen sterk wordt afgeraden vanwege de bandbreedte-asymmetrie en de complexiteit van de communicatielagen.
Controleer minimaal drie kritieke parameters: koelcapaciteit per rack (HBM3-servers zoals de H100 SXM5 vereisen tot 10,2 kW per GPU-node, tegenover circa 6,5 kW voor A100-systemen), beschikbare stroomcapaciteit per rack-PDU, en de maximale vloerbelasting van je datacenter. Als je datacenter is ingericht op luchtkoeling met standaard 10–15 kW per rack, is een upgrade naar directe vloeistofkoeling of rear-door heat exchangers waarschijnlijk noodzakelijk voordat je HBM3-hardware kunt installeren. Een voorafgaande site assessment door een gespecialiseerde partij voorkomt kostbare verrassingen tijdens de implementatiefase.
HBM3e is een doorontwikkeling van HBM3 met een hogere capaciteit per stack en een licht verbeterde bandbreedte; de Nvidia H200 maakt hier gebruik van en biedt daarmee 141 GB GPU-geheugen tegenover 80 GB bij de H100. HBM3e is met name zinvol als je werkt met zeer grote modellen van 70 miljard parameters of meer, waarbij het volledige model in één GPU-geheugen moet passen voor efficiënte inferentie zonder tensor-parallellisme. Als je nu een nieuw platform aanschaft en je workload bestaat uit of gaat bestaan uit frontier-modellen, is het verstandig om direct voor HBM3e of de Blackwell-generatie te kiezen, zodat je investering langer meegaat.
Om de volledige bandbreedte van HBM3 te benutten, is het essentieel dat je modelcode gebruikmaakt van geheugenefficiënte operatoren zoals Flash Attention 2 of 3, die specifiek zijn ontworpen om geheugentransfers te minimaliseren en de bezettingsgraad van de geheugenbusinterface te maximaliseren. Daarnaast helpt het gebruik van mixed-precision training (BF16 of FP8) om de effectieve bandbreedte te verdubbelen ten opzichte van FP32, omdat er per rekenoperatie minder bytes worden verplaatst. Tools zoals NVIDIA Nsight Compute geven inzicht in de werkelijke geheugenbenutting van je kernels, zodat je gericht kunt optimaliseren op de plekken waar bandbreedte verloren gaat.
JEDEC heeft de HBM4-standaard in 2024 gepubliceerd, met een verwachte piekbandbreedte van meer dan 1 TB/s per stack, wat een verdubbeling betekent ten opzichte van HBM3e. De eerste GPU’s met HBM4 worden verwacht in de GPU-generaties na Blackwell, vermoedelijk vanaf 2026, waarbij Samsung, SK Hynix en Micron alle drie actief investeren in productiecapaciteit. Voor organisaties die nu investeren in AI-infrastructuur is het praktische advies om niet te wachten op HBM4, maar te kiezen voor de generatie die aansluit bij de huidige workloadbehoeften en de hardware na drie tot vier jaar te heroverwegen wanneer HBM4-platforms volwassen en breed beschikbaar zijn.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl
GPU-servers verwerken duizenden berekeningen parallel — ontdek wanneer ze onmisbaar zijn voor jouw organisatie.
Wat is een AI-server en wanneer heb je er een nodig? Ontdek de techniek, hardware en toepassingen.
