HBM 内存堆栈将占 DRAM 市场的 20%—新浪新闻财经据EEnews europe报道,存储芯片大厂Sandisk正正在联手SK海力士开荒用于 AI 体例的高带宽闪存 (HBF) 样板。

  人工智能高潮促使了对基于 DRAM 的 HBM 内存的需求,SK海力士是环球最大的HBM供应商,这也促使了SK海力士超越三星成为环球最大的存储芯片供应商。美邦美光也正在升高 HBM 内存客栈的产量。到 2024 年,HBM 内存客栈将占 DRAM 市集的 20%,是目前半导体行业的紧要驱动力。

  相对付本钱慷慨的HBM来说,HBF 是一种基于 NAND 闪存的内存手艺,内置于近似 HBM 的封装中,能够带来容量的明显晋升和本钱的低浸,而且数据断电后仍可保存。这标识着业界初度正在将闪存和近似 DRAM 的带宽调解到简单客栈中方面迈出了坚实的一步,希望彻底转化 AI 模子大周围探访和打点数据的式样。

  与全体依赖 DRAM 的守旧 HBM 分歧,HBF 用 NAND 闪存替换了一面内存客栈,以放弃原始延迟为价值,也许以与DRAM型HBM相当的本钱和带宽,供给高达DRAM型HBM约8到16倍的容量。而且,与须要恒定功率来保管数据的 DRAM 分歧,NAND 短长易失性的,所以也许以更低的能耗告终长期存储。从操纵端来看,与 HMB 分歧,HBF 紧要针对的是 AI 推理职责负载,而不是正在大型数据中央、小型企业和周围操纵法式中举行练习。

  一个手艺照管委员会正正在指引绽放HBF样板的开荒,纵然这是基于专有的 Sandisk BiCS(比特本钱可扩展)工艺手艺和专有的 CBA 晶圆键合,并正在过去一年中遵照包含竞赛敌手铠侠正在内的领祖先工智能行业插足者的主睹开荒。自从铠侠从西部数据分拆出来从此,Sandisk 继续正在与铠侠举行归并商榷。

  Sandisk 的方向是正在 2026 年下半年交付其 HBF 闪存的第一批样品,首款集成该手艺的 AI 推理硬件估计将于 2027 年头推出。这讲明它正正在操纵其 BiCS9 手艺。该公司一经正在对其 BiCS9 供给样品,并已本年2月份的 ISSCC 2025 聚会上呈现。

  与目前大周围临盆的第8代3D闪存比拟,NAND接口速率升高了33%,抵达了HBF职能所需的4.8Gb/s接口速率。目前出货的HBM3e芯片堆叠的接口速率为每引脚9.2Gbit/s。

  Sandisk 呈现,BiCS9 手艺还能够升高数据输入/输出的能效,将输入功耗低浸 10%,输出功耗低浸 34%。通过将存储器层数增进到 332 层并优化平面图以升高平面密度,该手艺将位密度升高了 59%。

  “他们的团体体验和战术创议将有助于将 HBF 塑形成人工智能行业的异日内存法式,并确认咱们不只满意并且超越了客户和配合伙伴的希望,”Sandisk 奉行副总裁、首席手艺官兼 HBF 手艺照管委员会成员 Alper Ilkbahar 说。

  Patterson 是加州大学伯克利分校策动机科学信用教化,也是 Google 彪炳工程师,他将指导手艺照管委员会并指引该小组做出可作的观点和决定。

  Patterson 呈现:“HBF 通过正在高带宽下供给空前未有的内存容量,使推理职责负载也许远远逾越当今的局部,从而正在数据中央人工智能中阐发紧张功用,从而希望阐发紧张功用。它能够低浸目前无法担当的新人工智能操纵法式的本钱。”

  Koduri 是首创公司 Oxmiq Labs 的首席奉行官,曾负担 AMD 的高级副总裁兼首席架构师,并正在英特尔负担加快策动体例和图形奉行副总裁。他指引了 AMD 的 Polaris、Vega 和 Navi GPU 架构、英特尔的 Arc 和 Ponte Vecchio GPU 的开荒,并领先进军独立显卡周围。他也是 Tenstorrent 的董事会成员。

  Koduri 呈现:“HBF 将通过为修设装备存储容量和高带宽功用来彻底转化周围人工智能,这些存储容量和高带宽功用将增援正在当地及时运转的繁复模子。“这一提高将开启智能周围操纵的新时期,从根底上转化人工智能推理的奉行式样和地方。”

  “通过与 SK 海力士配合界说高带宽闪存样板,咱们正正在满意人工智能行业对可扩展内存的症结需求,”Sandisk 奉行副总裁兼首席手艺官兼 HBF 手艺照管委员会成员 Alper Ilkbahar 说。“这种配合加快了改进,并将为行业供给新的东西来打点异日操纵法式的指数级数据需求。咱们的职责将有助于供给有用的处理计划,以满意环球的手艺需求,并超越咱们各自客户的希望。”

  SK海力士总裁兼首席开荒官(CDO)Hyun Ahn博士呈现:“对应对下一代策动寻事的处理计划的需求接续增进,通过与Sandisk配合法式化高带宽闪存样板,咱们正正在踊跃为这项改进手艺的贸易化做出功劳,咱们信托这是开释人工智能和下一代数据职责负载一概潜力的症结。”


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