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不再是HBM,AI推理流行,HBF存儲的機會來了?

花茶晶晶 ? 來源:電子發燒友 ? 作者:黃晶晶 ? 2025-02-19 00:51 ? 次閱讀

電子發燒友網報道(文/黃晶晶) SanDisk閃迪日前展示了其最新研發的高帶寬閃存(HBF),這是一種專為 AI 領域設計的新型存儲器架構。

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圖源:閃迪官網


在設計上,HBF結合了3D NAND閃存和高帶寬存儲器(HBM)的特性,能更好地滿足AI推理的需求。

HBF的堆疊設計類似于HBM,通過硅通孔(TSVs)將多個高性能閃存核心芯片堆疊,連接到可并行訪問閃存子陣列的邏輯芯片上。也就是基于 SanDisk的 BICS 3D NAND 技術,采用CMOS直接鍵合到陣列(CBA)設計,將3D NAND存儲陣列鍵合在I/O 芯片上。

HBF 打破了傳統的 NAND 設計,實現了獨立訪問的存儲器子陣列,超越了傳統的多平面方法,這種設計提高了存儲器的并行訪問能力,從而提升了帶寬和吞吐量。

HBF可匹配HBM的帶寬,同時以相近的成本實現每個堆棧的容量比HBM高出8到16倍。HBF使用16個核心芯片,單堆棧容量可達512GB,8 個HBF 堆棧可實現 4TB的容量。

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圖源:閃迪官網

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圖源:閃迪官網


下圖顯示出,8個HBF堆棧提供高達 4TB容量,可支持AI大模型運行在GPU硬件上,其高容量特性發揮得十分出色。

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據介紹,單顆 HBF可容納完整的 64B 模型,有望應用于手機端大模型本地化,也適用于自動駕駛、AI玩具、IoT等邊緣設備的低功耗、高容量的邊緣AI存儲需求。

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圖源:閃迪官網


不過,HBF主要具備高帶寬和容量的特性,但由于NAND閃存的延遲較高,HBF在速度上不如DRAM。因此,?該技術針對的是讀取密集型 AI 推理任務,而不是延遲敏感型應用。

閃迪將推動HBF的開放標準生態建設,例如建立相同的電氣接口,以實現無縫集成,與行業伙伴共同合作,同時閃迪將持續創新推動閃存技術的進步。

根據HBF技術路線圖,其第二代產品容量將提升1.5倍,第三代產品提升2倍,第二代產品的讀取性能帶寬較第一代提升1.45倍,第三代提升2倍,同時能耗也將得到顯著下降。

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圖源:閃迪官網


閃迪表示,AI加速云端和邊緣端設備的增長,拉動AI基礎設施、AI推理、邊緣推理、智能終端等需求。例如2024年eSSD同比增長超過100%,對高性能和高容量eSSD的需求顯著提升。我們看到智能手機、PC終端增長恢復,除此之外,還將產生大量的AI應用內容。這些都需要更好的存儲產品加以滿足所需。

AI大模型的發展最先帶旺高帶寬內存HBM的需求,配合英偉達GPU用于AI訓練。全球三大存儲廠商SK海力士、三星電子、美光科技作為主流供應商,受益最多。顯然,DeepSeek引爆AI推理應用之后,更多存儲新技術架構和產品將有機會推出。閃迪的HBF以其高容量、高性能、低功耗的特性滿足AI模型存儲和推理需求,正是用于AI推理的新型存儲產品當中具有代表性的存在。

我們將繼續跟進適用于AI推理的存儲產品以及創新型企業和技術等,保持動態報道,也歡迎大家關注。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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