海力士+閃迪，存儲芯片巨頭力推 HBF 標(biāo)準(zhǔn)化

存儲芯片巨頭大戰(zhàn)下，HBM還在進(jìn)化，而新型內(nèi)存HBF（High Bandwidth Flash，高帶寬閃存）也加快了商業(yè)化進(jìn)程。

近日，SK海力士與閃迪聯(lián)合舉辦“HBF規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)化聯(lián)盟啟動”活動，宣布在開放計(jì)算項(xiàng)目（OCP）框架下成立專屬工作組，推進(jìn)HBF的全球標(biāo)準(zhǔn)化。

消息傳出后，閃迪盤前股價(jià)拉升5%，足以看出市場對該技術(shù)的高度期待。

什么是HBF？這并非全新概念，其源于AI產(chǎn)業(yè)從訓(xùn)練向規(guī)?；评淼霓D(zhuǎn)型。

作為“AI推理時代存儲缺口解決方案”的核心技術(shù)，HBF的標(biāo)準(zhǔn)化啟動，標(biāo)志著下一代存儲架構(gòu)競爭進(jìn)入實(shí)質(zhì)階段。

隨著多模態(tài)大模型普及，AI服務(wù)并發(fā)量激增，現(xiàn)有存儲架構(gòu)陷入明顯瓶頸：HBM帶寬優(yōu)異但容量有限、成本高昂，單堆棧僅數(shù)十GB；而TB級的SSD雖容量充足，卻讀寫偏慢，無法適配AI推理的實(shí)時性需求。

正是為了解決現(xiàn)有內(nèi)存技術(shù)的問題，催生了HBF技術(shù)，其核心定位就是填補(bǔ)兩者間的存儲空白，打造兼具高帶寬、大容量與高性價(jià)比的專屬解決方案。

要理解HBF的核心優(yōu)勢，需從其技術(shù)本質(zhì)入手。

根據(jù)官方的介紹，HBF是經(jīng)架構(gòu)重構(gòu)與封裝優(yōu)化的新型存儲半導(dǎo)體，借鑒HBM成熟的3D堆疊技術(shù)，將存儲介質(zhì)替換為NAND閃存，通過硅通孔（TSV）技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)傳輸，既完整保留NAND閃存高容量、低成本的優(yōu)勢，又具備接近HBM的帶寬表現(xiàn)。

其采用CMOS直接鍵合到陣列（CBA）設(shè)計(jì)，打破傳統(tǒng)NAND的固有限制，實(shí)現(xiàn)獨(dú)立訪問的存儲器子陣列，大幅提升數(shù)據(jù)并行訪問能力。數(shù)據(jù)顯示，單堆棧HBF容量可達(dá)512GB，8個堆棧可實(shí)現(xiàn)4TB，足以高效支撐大模型參數(shù)的高速讀取需求。

不過，HBF的出現(xiàn)并非要取代HBM，反而是要與之協(xié)同構(gòu)建高效AI存儲架構(gòu)。

在全新的AI存儲架構(gòu)下，HBM將負(fù)責(zé)延遲敏感型任務(wù)，而HBF會接替HBM專注于大容量順序讀取的工作，例如模型參數(shù)讀取。

兩者分工協(xié)作、優(yōu)勢互補(bǔ)，精準(zhǔn)滿足AI推理的性能與功耗雙重需求，SK海力士推出的“H3混合架構(gòu)”就是用來驗(yàn)證這一邏輯。

該架構(gòu)將HBM與HBF并列部署于GPU周邊，仿真測試顯示，其每瓦性能較純HBM方案最高提升2.69倍，在1000萬token 場景下，并發(fā)查詢量提升18.8倍，GPU使用量大幅減少。

正是看到HBF在AI推理場景中的巨大潛力，全球存儲巨頭紛紛加碼布局。

其中，SK海力士作為HBM領(lǐng)域龍頭，擁有成熟的堆疊與封裝技術(shù)；閃迪則是HBF概念的提出者和商業(yè)化先行者，兩者聯(lián)手推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化，形成了技術(shù)與市場的雙向互補(bǔ)。另外，三星電子也已加入這一陣營，未來三大巨頭共同推動HBF標(biāo)準(zhǔn)化從雙邊合作走向廣泛的產(chǎn)業(yè)協(xié)同。

而OCP作為全球知名的開放數(shù)據(jù)中心技術(shù)組織，為其提供了重要平臺支撐，專屬工作組的成立，將加速HBF技術(shù)規(guī)范的完善，為其規(guī)?；虡I(yè)化落地掃清障礙。

“HBM之父”Kim Joungho表示，三星與閃迪計(jì)劃在2027年底至2028年初，將HBF技術(shù)集成至英偉達(dá)、AMD、谷歌的相關(guān)產(chǎn)品中；閃迪也明確預(yù)測，首批HBF產(chǎn)品將于2026年下半年出樣，搭載HBF的AI推理設(shè)備則將于2027年初出樣。業(yè)界普遍預(yù)計(jì)，HBF的市場需求將于2030年進(jìn)入快速增長通道，2038年市場規(guī)模有望超越HBM，其核心驅(qū)動力正是AI推理場景的持續(xù)擴(kuò)張，其高容量、高帶寬、低成本的特性，可精準(zhǔn)適配數(shù)據(jù)中心、自動駕駛等多領(lǐng)域需求。

不過，盡管HBF商業(yè)化前景廣闊，但依然沒有跳脫NAND閃存本身寫入速度偏慢的固有短板，在緩存動態(tài)更新場景中可能影響用戶體驗(yàn)。

SK海力士也坦言，需通過設(shè)計(jì)優(yōu)化、提升基礎(chǔ)芯片性能來突破這一限制。此外，HBF與現(xiàn)有GPU架構(gòu)的兼容性、封裝復(fù)雜度及設(shè)備散熱等問題，仍需整個行業(yè)協(xié)同攻關(guān)解決。但總體而言，HBF仍是AI產(chǎn)業(yè)倒逼存儲技術(shù)創(chuàng)新的必然結(jié)果。

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