HBF рассчитана на использование в инфраструктуре искусственного интеллекта и должна занять промежуточное положение между HBM и SSD, объединив высокую ёмкость NAND с существенно большей пропускной способностью, чем традиционные накопители.
Память между HBM и SSD
Современные ИИ-системы требуют одновременно высокой скорости доступа к данным и значительных объёмов памяти. HBM обеспечивает необходимую пропускную способность, однако отличается высокой стоимостью и ограниченной ёмкостью. NAND значительно дешевле и позволяет хранить большие объёмы данных, но уступает HBM по производительности.
HBF призвана сформировать промежуточный уровень памяти между этими технологиями. Согласно первоначальной спецификации, ёмкость одного решения может достигать 512 ГБ, а пропускная способность — от примерно 0,4 до 3 ТБ/с в зависимости от конфигурации.
Такие характеристики позволяют использовать HBF для рабочих нагрузок, связанных с ИИ-инференсом, где модели должны быстро обращаться к большим массивам данных.
Подключение через UCIe
Одной из особенностей HBF станет использование открытого стандарта UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) для подключения к процессорам и ускорителям.
Это позволит интегрировать HBF непосредственно в системы на базе различных CPU, GPU и специализированных ИИ-ускорителей, а также использовать чиплетный подход при проектировании вычислительных платформ.
Спецификация включает требования к электрическому интерфейсу, корпусированию, надёжности и программному обеспечению.
Документ опубликован через Open Compute Project, что должно обеспечить возможность его использования различными производителями, а не только разработчиками исходной технологии.
К консорциуму HBF уже присоединились Google и разработчик ИИ-процессоров Tenstorrent.
Многоуровневая архитектура памяти
SK hynix рассматривает HBF как часть более широкой концепции многоуровневой памяти. Согласно подходу компании, дальнейшее масштабирование ИИ невозможно обеспечить одной технологией памяти: системе требуется оптимальное сочетание различных уровней с разными характеристиками стоимости, ёмкости, задержки и пропускной способности.
В такой архитектуре HBM может использоваться для наиболее критичных операций, HBF — для размещения больших объёмов активно используемых данных, а традиционные SSD — для долговременного хранения.
Особенно актуальной такая архитектура становится с распространением агентных ИИ-систем, которые способны работать с большими объёмами контекста, данными и промежуточными результатами вычислений.
«Через HBF SK hynix расширит границы между памятью и хранением», — заявил исполнительный вице-президент компании Ким Чун-сон.
SK hynix готовит 375-слойную NAND
Параллельно на FMS 2026 SK hynix впервые публично продемонстрировала разрабатываемую 4D NAND десятого поколения (V10) с архитектурой на 375 слоёв.
По данным компании, новая NAND обеспечит примерно 2,5-кратное повышение производительности на ватт по сравнению с предыдущим поколением.
Массовое производство корпоративных SSD на основе V10 планируется начать в начале 2027 года. Они будут ориентированы в первую очередь на дата-центры искусственного интеллекта, где рост вычислительной нагрузки сопровождается стремительным увеличением энергопотребления.
Таким образом, SK hynix и SanDisk предлагают рассматривать HBF не как замену HBM или SSD, а как новый промежуточный уровень памяти, способный связать высокую пропускную способность вычислительных ускорителей с растущими требованиями ИИ к объёму данных. Если открытый стандарт получит широкую поддержку производителей процессоров и ускорителей, HBF может стать одним из элементов будущей чиплетной архитектуры ИИ-систем.
Источник: https://www.eenewseurope.com/en/sk-hynix-sets-first-hbf-standard-for-ai-memory/
Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
