2026年下半年实现HBF初始出样 ， 2027年初实现配备HBF存储堆栈的AI推理设备出样 。
闪迪宣布 ， 已与SK海力士签署一项谅解备忘录 ， 双方将共同制定高带宽闪存 (High Bandwidth Flash ， HBF) 规范 。 通过此次合作 ， 双方希望标准化规范、定义技术要求 ， 并探索构建HBF的技术生态系统 。
今年2月 ， 闪迪首次提出HBF高带宽闪存概念 。 这是一种专为 AI 领域设计的新型存储器架构 ， 结合了3D NAND闪存和高带宽存储器（HBM）的特性 ， 旨在满足大规模 AI 模型的存储和推理需求 。 HBF 专为大型数据中心、小型企业和边缘应用中的 AI 推理工作负载而设计 ， 旨在提供与高带宽内存 (HBM) 相当的带宽 ， 同时以相似的成本提供高达 HBM 8-16 倍的容量 。
SK 海力士的加入对闪迪意义重大 ， 因为 SK 海力士在目前的 HBM 生态中占据举足轻重的地位 ， 可为 HBF 标准的构建提供富有价值的经验；同时两大闪存原厂合作有助于将 HBF 提升到全行业标准的层次 。
SK 海力士首席开发官安炫表示：“随着下一代计算挑战的日益严峻 ， 对相关解决方案的需求也与日俱增 。 通过与闪迪合作制定 HBF 规范 ， 我们正积极推动这项创新技术的商业化进程 。 我们相信 ， 这一技术是释放 AI 及下一代数据工作负载全部潜力的关键 。 ”
闪迪同时宣布 ， 该企业的目标是在 2026 年下半年实现 HBF 高带宽闪存的初始出样 ， 到 2027 年初实现配备 HBF 存储堆栈的 AI 推理设备出样 。
HBF技术简介据悉 ， HBF技术在相似成本下 ， 不仅能够提供与HBM相当的带宽 ， 还能实现8到16倍的容量提升 。 从闪迪提供的示例来看 ， 八个 HBF 堆栈拥有 4TB 的 NAND 内存 ， 即每个堆栈可存储 512GB ， 这是单个8层HBM3E堆栈（容量为 24GB）容量的 21 倍 。
单GPU搭载4TB存储 ， 可直接加载GPT-4等大型AI模型 ， 减少数据迁移延迟 。 相比HBM ， 单位容量成本更低（宣称相似成本下容量提升8-16倍） ， 适合大规模AI推理部署 。 HBF 产品主要针对读密集型、高吞吐量的应用 ， 例如大型 AI 推理数据集 。 对于许多 AI 推理任务而言 ， 在可行成本下的高吞吐量是关键因素 ， 而非 HBM 或其他类型 DRAM 所提供的超低延迟 。 所以 ， 尽管 HBF 在每比特延迟上无法与 DRAM 相媲美 ， 但它能够满足 AI 推理领域对高容量、高带宽且成本相对较低的需求 ， 在市场上占据独特的一席之地 。
此外 ， NAND的静态非易失性降低待机功耗 ， 适用于边缘计算与移动设备（如未来手机AI协处理） 。
SanDisk尚未提及 HBF 的写耐久性问题 。 NAND 具有有限的使用寿命 ， 只能承受一定数量的写入操作 。 虽然 SLC 和 pSLC 技术相较于消费级 SSD 中使用的 TLC 和 QLC NAND 具有更高的耐久性 ， 但这是以牺牲容量和增加成本为代价的 。 此外 ， NAND 通常以块为粒度进行写入 ， 而内存是按位寻址的 ， 这也是 HBF 技术需要解决的关键挑战之一 。 NAND的块级擦除与页级读写限制精细数据操作 ， 需通过缓存层（如HBM）缓解 。
HBF技术顾问委员会近日 ， 闪迪宣布成立技术顾问委员会 ， 指导HBF技术的开发和战略 。 该委员会由闪迪内部和外部的行业专家与高级技术人才组成 。 其中 ， 教授大卫·帕特森和拉贾·科杜里将在闪迪准备推出HBF时提供战略指导、技术见解、市场观点并制定开放标准 。
据介绍 ， 大卫·帕特森是一位杰出的计算机科学家 ， 因共同开发了彻底改变处理器设计的精简指令集计算(RISC)而闻名 ， 曾在2017年荣获ACM图灵奖 。 而拉贾·科杜里是一位计算机工程师和企业高管 ， 曾担任AMD高级副总裁 ， 英特尔加速计算系统和图形执行副总裁等职位 ， 领导了AMD Polaris、Vega和Navi GPU架构以及英特尔Arc和Ponte Vecchio GPU的开发 ， 并引领英特尔进军独立显卡领域 。
在大卫·帕特森看来 ， HBF通过在高带宽下提供前所未有的存储容量 ， 在数据中心的AI应用场景中展现出巨大的发展潜力 ， 使推理工作负载能够远远超越当今的限制 。
拉贾·科杜里则表示 ， “HBF将通过为设备配备存储容量和带宽能力 ， 支持在本地实时运行的复杂模型 ， 从而彻底革新边缘AI 。 ”
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