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韩国科学技术院(KAIST)的金正浩教授表示:“HBM耗时超过10年,但HBF速度更快。”
“HBM6也将采用HBF技术……到2038年,HBF有望在市场上超越HBM。”
据预测,高带宽闪存(HBF),也称为 NAND 闪存的“HBM”版本,即将实现商业化。由于仅基于 DRAM 的 HBM 容量已接近极限,难以满足爆炸式增长的 AI 数据需求,因此对高容量的新型 NAND 闪存解决方案的需求预计将迅速增长。三星电子和 SK 海力士等主要存储器制造商预计将基于其在 HBM 领域积累的设计和工艺技术,迅速转向 HBF 的开发。
韩国科学技术院(KAIST)电气与电子工程系教授金正浩(Kim Jeong-ho)16日在瑞草区良才洞举行的未来材料、组件和设备论坛上表示:“三星电子和闪迪计划在明年年底或2028年初将HBF技术应用于英伟达、AMD和谷歌的实际产品中。” 他补充道:“HBM技术耗时十余年,但我认为HBF技术在短时间内即可实现。由于我们在研发HBM的过程中积累了丰富的工艺和设计技术,我们已将这些经验应用于HBF设计中。我认为HBF技术的研发速度会更快。”
HBF 是一种存储器概念,它将多个 3D NAND 闪存垂直堆叠,类似于 HBM(垂直堆叠 DRAM),从而提高带宽。从最底部的基片开始,堆叠的 NAND 闪存通过硅通孔 (TSV) 连接。
HBF作为一种能够满足未来人工智能需求的下一代内存技术,正备受关注。它既能像HBM一样扩展带宽,又能保持SSD的高容量。业内人士预测,HBF的每秒带宽将超过1638 GB/s。考虑到基于NVMe PCIe 4.0的标准SSD存储带宽最高仅为7000 MB/s,这无疑是一项显著的提升。此外,HBF的容量为512 GB,远高于HBM4(64 GB)。
三星电子和SK海力士此前已与美国SanDisk公司签署了一份关于HBF标准化的谅解备忘录(MOU),目前正通过一个联盟开展HBF标准化工作。他们正在开发旨在2027年前上市的产品。SK海力士还宣布,将于本月晚些时候发布并演示HBF的试用版本。
金教授解释说:“GPU要执行AI推理,必须从HBM读取称为KV缓存的可变数据。然后,它会解释这些数据并逐字输出,我认为它会利用HBF来完成这项任务。”他继续说道:“HBM速度很快,HBF速度很慢,但它的容量大约是HBM的10倍。然而,虽然HBF的读取次数没有限制,但它的写入次数却有限制,大约为10万次。因此,当OpenAI或谷歌编写程序时,他们需要构建软件结构,使其专注于读取操作。”
他补充道:“如果把家里的书架比作 HBM,GPU(图形处理器)在上面学习和输出数据,那么 HBF就像去图书馆学习。速度慢一些,但它基于更庞大的内容库。” 他还说:“你可以在家用几本书做测试,但对于复杂和专业的学习,你需要去图书馆。”
HBF预计将与HBM一同安装在图形处理器(GPU)等人工智能加速器旁边。金教授预测,HBF将在HBM6发布后开始得到广泛应用。
他说:“当我们过渡到 HBM6 时,就像建造公寓楼一样,HBM 不会单独建造,而是多个 HBM 连接到一个网络。”他还说:“由于 HBM 基于 DRAM 且容量有限,因此通过堆叠 NAND 制成的 HBF 将会出现,我认为从 2-3 年开始,我们会经常看到 HBF 这个词。”
他继续说道:“之后,HBF将开始运行,数据存储将连接到HBF的后端。目前,向GPU提供数据需要经过存储网络、数据处理器,然后再到GPU的漫长路径。然而,未来HBM7将实现直接从HBM后端处理数据。这被称为内存工厂。”
他还预测:“我认为到 2038 年左右,HBF 市场将超过 HBM 市场。”
https://www.sisajournal-e.com/news/articleView.html?idxno=418621
(来源:编译自sisajournal-e)
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