北京
周二，SK海力士与闪迪通过开放计算项目（OCP）正式推出高带宽闪存（HBF）规范。这是一项联合开发的存储技术，旨在将3D NAND的非易失性与高带宽内存（HBM）的高性能结合在一起，主要面向AI推理系统。不同于过往的私有接口，该规范以开放标准形式发布，意味着整个行业都能参与完善并共用这套方案。
首版规范定义的HBF封装容量可达512GB，基于8层或16层NAND裸片堆叠。不过这些并非标准3D NAND堆叠，而是带有高速接口的专用器件——闪迪此前将其称为HBF核心裸片，而非普通NAND堆叠。这种定制设计是为了在容量和存取速度之间取得平衡，避免传统NAND闪存较慢的读写瓶颈拖累整体性能。
性能层面，HBF设置了从约0.4 TB/s到3.0 TB/s的三档带宽等级，但暂时还不确定该数字描述的是整个HBF子系统的总带宽，还是单个封装的带宽。如此宽的覆盖范围暗示两家公司已为HBF规划了多年的演进路线，未来可能推出多代产品和多种实现。值得留意的是，最强配置的3 TB/s带宽已超过单个HBM4内存堆栈的2 TB/s内存带宽，但在延迟方面HBF并不占优，它更偏向容量和带宽的折中。
围绕接口选用，双方给出了略有不同的表述。SK海力士称HBF采用通用小芯片互连标准（UCIe），以简化与异构计算平台的集成；而闪迪则提到HBF会采用“xPU-HBF”接口，这可能是其对UCIe的具体定义，并可由博通、Marvell等公司实现。无论哪种叫法，目标都是用标准化的物理层和协议让HBF更容易嵌入各种AI加速器系统。
除了容量和带宽指标，规范还规定了电气特性、接口特征、堆叠器件的封装和可靠性指南，以及软件I/O需求。不过截至发稿，这些文档尚未由OCP正式公开。后续一旦完整发布，存储厂商和芯片设计公司便可据此开发兼容HBF的产品。
从应用场景看，HBF的路径相当清晰。AI推理任务对内存容量的渴求远超训练场景，一块加速卡如果能挂载数TB级别的HBF，就有可能承载更大的模型而不必频繁搬移数据。这也是为什么该技术被认为“能赋予GPU额外TB量级的内存”。虽然首代HBF距离大规模商用还有一段路，但开放规范、明确的容量与带宽目标以及UCIe生态的整合，让这条路线显得格外务实。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
