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效仿 HBM 架構(gòu) 高帶寬堆疊閃存 HBF 正式問(wèn)世
- 本文要點(diǎn)全新堆疊式 3D 閃存 HBF 架構(gòu)對(duì)標(biāo) ? ? ?HBM，專為 AI 算力處理場(chǎng)景打造HBF 存儲(chǔ)容量遠(yuǎn)超傳統(tǒng)內(nèi)存，可就近靜態(tài)存放 AI 模型權(quán)重參數(shù)，并優(yōu)化讀取速率今年下半年推出 HBF 工程樣片，搭載該存儲(chǔ)的 AI 加速芯片預(yù)計(jì) 2027 年面世當(dāng)下主流大模型 AI 推理任務(wù)需要調(diào)用數(shù)十億級(jí)參數(shù)，參數(shù)數(shù)據(jù)調(diào)度搬運(yùn)耗費(fèi)大量時(shí)間與能耗。業(yè)界正推動(dòng)高帶寬閃存（HBF） 標(biāo)準(zhǔn)化落地，旨在將海量模型權(quán)重就近部署，直接與 GPU 封裝集成。閃存具備大容量、無(wú)需刷新數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)
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“HBM 之父” 預(yù)言：HBF崛起推動(dòng)AI邁向內(nèi)存中心化，GPU核心地位將重塑
- 在各大存儲(chǔ)巨頭競(jìng)相押注 HBF（高帶寬閃存）等后 HBM 時(shí)代技術(shù)之際，被公認(rèn)為 **“HBM 之父”的韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 拋出重磅判斷：當(dāng)前由英偉達(dá)主導(dǎo)的GPU 中心化 AI 架構(gòu)，終將轉(zhuǎn)向內(nèi)存中心化架構(gòu)。隨著 AI 從生成式模型向智能體模型演進(jìn)，內(nèi)存瓶頸正成為關(guān)鍵制約。金正浩在接受《Aju News》采訪時(shí)將這一轉(zhuǎn)變稱為 **“上下文工程”的興起 —— 海量文檔、視頻及多模態(tài)數(shù)據(jù)需被并行處理。他強(qiáng)調(diào)，要跟上這一趨勢(shì)，內(nèi)存帶寬與容量必須提升最高 1000
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SK海力士與閃迪聯(lián)合發(fā)布高帶寬閃存（HBF） 高速標(biāo)準(zhǔn)瞄準(zhǔn)人工智能推理服務(wù)器
- 固態(tài)硬盤(pán)（SSD）中常用的 NAND 芯片，其速度和容量一直在穩(wěn)步提升，當(dāng)前服務(wù)器級(jí)產(chǎn)品的單芯片速度已能達(dá)到 28GB/s。但即便如此，這一性能在人工智能領(lǐng)域仍顯不足。為此，SK 海力士與閃迪聯(lián)合宣布推出高帶寬閃存（HBF，High Bandwidth Flash），專為下一代人工智能推理服務(wù)器打造。官方新聞稿的細(xì)節(jié)披露極為有限，但提及 HBF 將定位為高帶寬內(nèi)存（HBM DRAM）與閃存固態(tài)硬盤(pán)之間的中間層級(jí)。鑒于當(dāng)前一代 HBM3E 內(nèi)存堆的速度約為 1.2TB/s，我們可以推測(cè)，單顆 HBF 芯片的
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HBF、HMC等四大存儲(chǔ)，誰(shuí)能力敵HBM
- HBM（高帶寬內(nèi)存）作為當(dāng)前 AI 加速器 GPU 的核心配置，憑借垂直堆疊的薄 DRAM 芯片結(jié)構(gòu)，以超高數(shù)據(jù)帶寬為 AI 訓(xùn)練與推理提供了關(guān)鍵支撐，成為 AI 算力爆發(fā)的重要基石。然而，HBM 存在兩大顯著短板：一是成本居高不下，其價(jià)格較普通 DDR 內(nèi)存高出一個(gè)數(shù)量級(jí)；二是容量增長(zhǎng)受限，受限于 DRAM 內(nèi)存密度縮放的技術(shù)瓶頸，即便如英偉達(dá) Blackwell GPU 搭載 8 個(gè) 24GB HBM3e 芯片堆棧（總?cè)萘?192GB），也難以滿足模型規(guī)模爆炸式增長(zhǎng)、上下文長(zhǎng)度拓展及 AI
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超越HBM！HBF未來(lái)崛起，NAND堆疊成為AI新的存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)力
- 據(jù)韓媒報(bào)道，被韓媒譽(yù)為“HBM之父”的韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）電氣工程系教授金仲浩表示，高帶寬閃存（HBF）有望成為下一代AI時(shí)代的關(guān)鍵存儲(chǔ)技術(shù)，并將與HBM并行發(fā)展，共同推動(dòng)各大芯片廠商的性能增長(zhǎng)。HBF的設(shè)計(jì)理念與HBM類似，都利用硅通孔（TSV）連接多層堆疊芯片。不同的是，HBM以DRAM為核心，而HBF則利用NAND閃存進(jìn)行堆疊，具有“更高容量、更劃算”的優(yōu)勢(shì)。Kim Joung-ho指出，雖然NAND比DRAM慢，但其容量通常大10倍以上。有效地堆疊數(shù)百層甚至數(shù)千層，可以滿足AI模型的海量存
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HBM 之后是什么？堆疊式 NAND HBF 或?qū)⒊蔀?AI 未來(lái)的關(guān)鍵
- 根據(jù) The Elec 的報(bào)道，KAIST 教授金正浩指出，HBF（高帶寬閃存）——像 HBM 一樣堆疊的 NAND 閃存——可能成為 AI 未來(lái)的決定性因素。正如報(bào)道解釋的那樣，HBF 在結(jié)構(gòu)上與 HBM 相似，芯片堆疊并通過(guò)硅通孔（TSV）連接。關(guān)鍵的區(qū)別在于 HBF 使用 NAND 閃存代替了 DRAM。AI 瓶頸主要受限于內(nèi)存帶寬報(bào)告指出，金（Kim）強(qiáng)調(diào)當(dāng)前 AI 受限于內(nèi)存帶寬和容量。他解釋說(shuō)，今天的基于 Transformer 的模型可以處理高達(dá) 100 萬(wàn)個(gè) token
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Sandisk閃迪創(chuàng)立HBF?技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)
- Sandisk閃迪公司近日正式宣布創(chuàng)立技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)，為其開(kāi)創(chuàng)性的高帶寬閃存技術(shù)（High Bandwidth Flash，HBF?）提供發(fā)展與戰(zhàn)略指導(dǎo)。該委員會(huì)由來(lái)自公司內(nèi)部與外部的行業(yè)專家以及資深技術(shù)領(lǐng)袖組成。David Patterson教授和Raja Koduri已被正式任命為委員會(huì)成員，他們將為閃迪即將推出的HBF提供戰(zhàn)略指導(dǎo)、技術(shù)洞察與市場(chǎng)前瞻，并主導(dǎo)推動(dòng)相關(guān)開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)的制定。閃迪公司執(zhí)行副總裁、首席技術(shù)官兼HBF技術(shù)顧問(wèn)委員會(huì)成員Alper Ilkbahar表示：“我們很榮幸邀請(qǐng)到兩位杰出的計(jì)
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低價(jià)的歐姆龍HBF-306人體脂肪儀的設(shè)計(jì)要點(diǎn)分析
- 在我居住地區(qū)的藥妝店Walgreen里，似乎總有某些能吸引人們好奇目光的醫(yī)療儀器。這次，我們選擇拆解的電子裝置，就是現(xiàn)在在藥妝店或量販百貨中隨處可見(jiàn)的人體脂肪測(cè)量計(jì)。此次選擇的產(chǎn)品是歐姆龍(Omron)公司的50美元(或不到50美元)HBF-306體脂計(jì)。 這不是一個(gè)讓人們用來(lái)玩樂(lè)的普通儀器，嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，它的主要用途在于醫(yī)療方面，因?yàn)樗芸焖俚馗嬖V被測(cè)者身體內(nèi)所含脂肪的比例。不過(guò)，隨著這種儀器在操作時(shí)所呈現(xiàn)的神奇效果，我想它或許能很好地持續(xù)檢查我在維持體重方面的進(jìn)展。這個(gè)儀器可在相當(dāng)簡(jiǎn)單的前提下執(zhí)
- 關(guān)鍵字： 歐姆龍 HBF-306 脂肪儀 分析儀器
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