Knapp drei Wochen nach Samsung verkündet auch SK Hynix die Auslieferung der ersten Musterchips des Speicherstandards HBM4E. Die Eckdaten lesen sich identisch: Auf 12 DRAM-Schichten können 48 GB gespeichert werden. Der Durchsatz pro Pin liegt bei bis zu 16 Gbit/s.

SK Hynix liefert HBM4E als Muster aus

Auch wenn SK Hynix noch als Marktführer bei High Bandwidth Memory (HBM) gilt, war der Konkurrent Samsung diesem zuvorgekommen und hatte bereits Ende Mai die Auslieferung von HBM4E-Mustern verkündet. Somit schrieb sich Samsung das „Industry First“ auf die Fahne.

Keine drei Wochen später folgt nun SK Hynix und könnte Samsungs Mitteilung eigentlich fast 1:1 übernehmen, denn letztlich ist das Endprodukt vergleichbar. Bei beiden Herstellern startet die HBM4E-Generation mit einem 12-Layer-Stapel (12-Hi) für insgesamt 48 GB Speicherkapazität. Jede der zwölf DRAM-Schichten liefert demnach 4 GB oder 32 Gbit. Gleichzeitig steigt der Durchsatz pro Pin auf bis zu 16 Gbit/s. Für den gesamten Speicherbaustein (Stack) bedeutet das einen Bruttodurchsatz von satten 4 TB/s, denn HBM4E besitzt wie HBM4 2.048 Pins. HBM4 ist am Ende aber kaum langsamer, denn Samsung fertigt bereits Chips mit knapp 12 Gbit/s in Serie und hat 13 Gbit/s in Aussicht gestellt.

Allerdings hat Samsung zunächst von einer stabilen Geschwindigkeit von 14 Gbit/s pro Pin (3,6 TB/s pro Stack) gesprochen und eine mögliche Erhöhung auf bis zu 16 Gbit/s in Aussicht gestellt. Da HBM4 inzwischen bei rund 12 Gbit/s angekommen ist und sogar noch 13 Gbit/s erreichen soll, ist der Sprung gar nicht so groß. Abzuwarten bleibt jedoch, wie es im stabilen Dauerbetrieb aussieht, hier klang es zuletzt danach, als würde bei HBM4 etwas Geschwindigkeit geopfert werden.

SK Hynix spricht in der Pressemitteilung zu den HBM4E-Mustern lediglich von 16 Gbit/s als Maximum. Wie schnell die Muster bei beiden letztlich wirklich arbeiten, ist nicht bekannt. Traditionell starten Speicherchips zunächst mit geringeren Geschwindigkeiten und erst im Laufe der Optimierung des Herstellungsprozesses steigt der Anteil der Chips, die den maximalen Durchsatz auch schaffen.

SK Hynix wirbt damit, dass der eigene HBM4E nicht nur schneller ist, sondern auch 20 Prozent effizienter (Leistung/Watt) arbeiten soll als der bisherige HBM4.

Der neue Ansatz mit Kühlelementen direkt im Package, den SK Hynix iHBM nennt, kommt hier aber noch nicht zum Einsatz. Dennoch will der Hersteller den Wärmewiderstand gegenüber HBM4 um 17 Prozent verringert haben. Dabei habe die „Advanced-MR-MUF“-Technik geholfen. MR-MUF steht für Mass Reflow Molded Underfill und meint den Einsatz einer flüssigen Schutzschicht zwischen den DRAM-Dies.

Die Threadripper sind brutale CPUs, die hier und da aber an der Kette liegen. AMD löst diese jetzt in der beliebten Anwendung HandBrake. In diesem Programm aber auch in weiteren hatte ComputerBase beim Test im letzten Jahr bereits angemerkt, dass Kerne und Threads bei weitem nicht ausgelastet sind.

Unterm Strich war der Leistungsgewinn in einigen Anwendungen beim Test der AMD Ryzen Threadripper 9000 mit 32 und 64 Kernen eher verhalten ausgefallen, vor allem beim Blick auf die regulären Mainstream-Modelle im Sockel AM5 mit bis zu 16 Kernen. Natürlich skaliert vieles dann nicht mehr linear nach oben, aber mehr als 30 oder auch mal 50 Prozent sollten es dann doch sein.

Bei HandBrake löst AMD nun einige dieser Fesseln. Sie selbst haben in Tests festgestellt, dass die Leistung der CPUs in einigen Workloads dort um bis zu 60 Prozent einbricht. Das auch von ComputerBase vor einem Jahr monierte Problem – nicht nur in HandBrake – ist oft das Limit von 64 Threads. Bei einem 64-Kerner geht so die Hälfte der Threads damit de facto verloren. Da diese mitunter dann auch noch andere Dinge machen, kann sogar noch mehr Leistung für die eigentlich gedachte Anwendung verloren gehen. Durch Zusammenarbeit von AMD mit dem Entwickler von HandBrake konnten nun einige Schwachstellen ausgebügelt und auch die Kernskalierung erhöht werden.

AMD improved how HandBrake manages work across high-core-count CPUs. Before the update, HandBrake was not efficiently scaling beyond 64 logical processors, which could leave available CPU resources underused or create overhead that reduced performance.

AMD’s changes improve thread management and job scheduling so HandBrake can divide transcode work more effectively across many cores. Instead of spending too much CPU time coordinating small jobs, HandBrake can keep more cores busy with transcoding work.

Das Ergebnis kann sich sehen lassen. Ein Threadripper Pro 9995WX mit 96 Kernen leistet nun zusätzlich bis zu 181 Prozent gegenüber der vorherigen Ausgangsleistung. Die Vorgängergeneration und dazu noch als HEDT-Modell, also der Desktop-Lösung in Form eines Ryzen Threadripper 7980X mit 64 Kernen, legte im Test sogar um bis zu 215 Prozent zu.

Einmal mehr zeigt das, dass es durch Produkte einfach in den Markt zu werfen, ohne die Software dafür zu optimieren, nicht getan ist. Auch Intel hatte das kürzlich erneut für sich entdeckt, mit Softwareoptimierungen soll so zusätzliche Leistung für Prozessoren bereitstehen. Gleichtzeitig sind aber auch Softwarefirmen angehalten, ihre Lösungen besser auf moderne Prozessoren abzustimmen.

In HandBrake funktioniert das laut AMD und Entwickler seit der Version 1.11.0 aus diesem Frühjahr und folgenden, den Download der aktuellsten Version gibt es wie üblich aus dem ComputerBase-Archiv.

OpenAI bringt mehrere Funktionen seines Coding-Assistenten Codex nach Europa und Großbritannien und erweitert die Möglichkeiten hierzulande deutlich. Zu den Neuerungen zählen Werkzeuge zur Computersteuerung, eine Chrome-Erweiterung sowie erste Gedächtnis- und Kontextfunktionen, die den KI-Agenten breiter aufstellen.

Gestern noch ein reiner Coding-Assistent, heute ein Multi-Werkzeug

Dank der gestiegenen Fähigkeiten beim Verständnis komplexer Aufgaben, der Verarbeitung von Kontext und der Ausführung mehrstufiger Abläufe soll Codex, ursprünglich als reiner Coding-Agent gestartet, künftig auch alltägliche Aufgaben am Computer übernehmen. Das Einsatzspektrum reicht damit zunehmend von einem Werkzeug für die Software-Entwicklung bis hin zu einem allgemeinen Arbeitsassistenten für Wissensarbeit.

Auch hierzulande erfreut sich Codex laut OpenAI wachsender Beliebtheit und konnte bis zum 8. Juni 2026 rund fünfmal so viele Anwender auf sich verzeichnen wie noch zum Start Anfang Februar dieses Jahres. Genaue Zahlen nennt die begleitende Pressemitteilung allerdings nicht. Bemerkenswert ist zudem, dass mittlerweile rund 40 Prozent der Aufgaben, für die der KI-Agent eingesetzt wird, nicht mehr aus dem Bereich der Programmierung stammen sollen. OpenAI wertet dies als Hinweis darauf, dass Codex zunehmend auch für breitere Wissensarbeit genutzt wird. Weltweit verwenden nach Angaben des Unternehmens inzwischen mehr als fünf Millionen Menschen Codex pro Woche.

Vier lang erwartete Funktionen nun hierzulande verfügbar

Anwender in Europa und Großbritannien können somit ab sofort auch auf „Computer Use“ zugreifen. Mithilfe eines eigenen Cursors ist Codex unter macOS und Windows in der Lage, Desktop-Anwendungen selbstständig zu bedienen. Das System erkennt Inhalte auf dem Bildschirm, startet Programme eigenständig, kann Texteingaben vornehmen und Arbeitsabläufe direkt ausführen.

Darüber hinaus steht Nutzern in den genannten Ländern ab sofort auch die Chrome-Erweiterung zur Verfügung, mit der sich Codex bequem direkt in Googles Browser einsetzen lässt. Die Erweiterung kann Websites lesen oder Aktionen in Browser-Anwendungen ausführen und parallel mit mehreren Tabs arbeiten, ohne die Browser-Steuerung vollständig zu übernehmen.

Zudem halten zwei Funktionen Einzug, die derzeit allerdings nur als Vorschau verfügbar sind. Mit „Personalized Memory“ erhält Codex ein eigenes Gedächtnis. Mit diesem können Anwender selbst festlegen, ob sich der Assistent Vorlieben, wiederkehrende Arbeitsabläufe, verwendete Tech-Stacks oder Repo-Konventionen merken soll. Die Erinnerungsfunktion muss in beiden Regionen jedoch ausdrücklich aktiviert werden, da sie standardmäßig ausgeschaltet ist.

Während alle bisher genannten Werkzeuge allen Nutzern offenstehen, bleibt „Chronicle“, ebenfalls zunächst lediglich als Research Preview verfügbar, Pro-Abonnenten vorbehalten. Die Funktion lässt sich als Erweiterung der Gedächtnisfunktionen verstehen und ergänzt diese um Informationen aus dem aktuellen Bildschirmkontext. Dadurch soll Codex schneller erfassen, woran ein Nutzer gerade arbeitet, ohne dass der Kontext bei jeder neuen Aufgabe erneut erklärt werden muss.

Wandlung zum Universal-Tool

Die neuen Funktionen markieren einen strategischen Wandel bei OpenAI im Hinblick auf Codex: Der KI-Spezialist entwickelt das einst spezialisierte Programmierwerkzeug zunehmend zu einem universellen KI-Agenten für den Arbeitsalltag weiter.