Wir leben in einer Ära, die von künstlicher Intelligenz bestimmt wird. Große Modelle wie ChatGPT oder Sora sind dabei, verschiedene Branchen umzugestalten. Diese Modelle haben jedoch einen enormen "Appetit"; ihre massiven Parameter stellen die Rechen- und Speichersysteme vor große Herausforderungen. Wenn die Rechengeschwindigkeit der Chips hoch ist, die Datenversorgung aber nicht mithalten kann, entsteht der so genannte "Memory Wall"-Engpass. Die Flash-Technologie mit hoher Bandbreite ist eine Schlüsselinnovation, die genau dazu dient, diesen Engpass zu durchbrechen und KI-Systemen bei geringeren Kosten einen starken Impuls zu verleihen.
Was ist HBF? Wie erreicht sie das "Beste aus beiden Welten"?
High-Bandwidth Flash ist kein völlig neues Speichermedium, sondern vielmehr eine clevere architektonische Innovation. Seine Kernidee ist die Kombination der 3D NAND-Flash-Speicher Der HBF-Speicher ist eine Kombination aus einem Flash-Speicher, der in unserem täglichen Leben häufig vorkommt (in Handys und Solid-State-Laufwerken), und der fortschrittlichen Verpackungs- und Verbindungstechnologie von HBM, die üblicherweise in der Hochleistungsinformatik eingesetzt wird. Einfach ausgedrückt, zielt HBF darauf ab, Flash-Speicher mit hoher Kapazität und geringen Kosten mit Datenübertragungsgeschwindigkeiten zu versehen, die denen von High-End-Speichern nahe kommen, und so ein ideales Gleichgewicht zwischen Kapazität, Bandbreite und Kosten zu erreichen. Das Erreichen dieses Ziels beruht in erster Linie auf zwei wichtigen technologischen Durchbrüchen.
Der erste ist die 3D-Stapelung und die TSV-Verbindungstechnologie. Der Erfolg von HBM liegt in der vertikalen Stapelung mehrerer DRAM-Chips wie Bausteine unter Verwendung von Through-Silicon Vias, die eine Hochgeschwindigkeitskommunikation über winzige vertikale Kanäle ermöglichen. HBF greift dieses Konzept auf und stapelt mehrere NAND-Flash-Chips mit hoher Dichte. Dieses Design verkürzt die internen Datenübertragungswege innerhalb des Chips erheblich, erhöht die Integrationsdichte und legt den Grundstein für eine hohe Bandbreite.
Der zweite und wichtigere Durchbruch ist die parallele Subarray-Architektur. Obwohl herkömmlicher NAND-Flash eine große Kapazität hat, ist die Anzahl der Kanäle, die gleichzeitig Daten lesen und schreiben können, begrenzt. Dies ist wie eine breite Straße mit sehr wenigen Ein- und Ausgängen, die anfällig für Staus ist. HBF erneuert die Kernstruktur des Flash-Speichers, indem es ihn in eine große Anzahl von Speicher-Sub-Arrays unterteilt, die unabhängig und parallel arbeiten können. Jedes Sub-Array hat seine eigenen unabhängigen Lese-/Schreibkanäle. Wenn Hunderte oder Tausende solcher Sub-Arrays gleichzeitig arbeiten, ist dies gleichbedeutend mit dem Ausbau einer einspurigen Straße zu einem Hochgeschwindigkeitsnetz mit Tausenden von Fahrspuren, so dass die Datenflut ungehindert abfließen kann und die Gesamtbandbreite sprunghaft ansteigt.
Um die einzigartige Positionierung von HBF deutlicher zu demonstrieren, vergleicht die nachstehende Tabelle die wichtigsten Merkmale mit den "Vorgängern" HBM und traditionellen NAND-SSDs:
| Charakteristisch | HBF | HBM | Herkömmliche NAND-SSD |
|---|---|---|---|
| Kernvorteil | Hohe Kapazität, hohe Bandbreite, niedrige Kosten | Extrem hohe Bandbreite, extrem niedrige Latenzzeit | Hohe Kapazität, sehr niedrige Kosten |
| Typische Kapazität pro Stack/Chip | Bis zu 512 GB | Ca. 24-48GB | 1TB-2TB |
| Bandbreitenniveau | Sehr hoch, nahe an HBM | Extrem | Relativ niedrig |
| Kosten pro Einheit | Relativ niedrig | Sehr hoch | Sehr niedrig |
| Beste Anwendung | AI-Inferenz, leseintensive Aufgaben | KI-Schulung, Hochleistungscomputer | Datenspeicherung, Archivierung |
Dieser Vergleich zeigt intuitiv, dass HBF genau die Marktlücke zwischen HBM und traditionelle SSDs. Sie verfügt nicht über die ultraniedrige Latenzzeit und die extreme Schreibgeschwindigkeit von HBM, bietet aber eine weitaus größere Kapazität und wesentlich geringere Kosten. Im Vergleich zu herkömmlichen SSDs erreicht sie eine um Größenordnungen höhere Bandbreite, was für Szenarien, die ein schnelles Lesen von massiven Daten erfordern, geeignet ist.
Technische Merkmale, Vorteile und Herausforderungen
Der Wert von High-Bandwidth Flash liegt in seiner einzigartigen Kombination von technischen Merkmalen, die seine derzeitigen Fähigkeiten und Hauptanwendungsbereiche definieren. Er ist nicht allmächtig, sondern zeichnet sich in seinen Kompetenzbereichen aus. Sein aktueller Status lässt sich durch die Gegenüberstellung seiner Vorteile und Herausforderungen klar darstellen.
Drei wesentliche Vorteile von HBF
Enormer Kapazitäts- und Kostenvorteil: Bei gleichem Platzbedarf kann ein einzelner HBF-Stapel eine Kapazität von bis zu 512 GB bieten, mehr als das Zehnfache von HBM. Auf der Grundlage von NAND-Flash mit geringeren Kosten pro Einheit können die Gesamtbetriebskosten für KI-Systeme erheblich gesenkt werden. Hohe Lesebandbreite und Energieeffizienz: Durch seine parallele Architektur kann seine Lesebandbreite an das Niveau von HBM heranreichen, was den Anforderungen von Aufgaben wie KI-Inferenz für schnelles Datenlesen entspricht. Gleichzeitig ist sein statischer Stromverbrauch viel niedriger als der von DRAM, der ständig aufgefrischt werden muss. Präzise Marktpositionierung: Sie schließt genau die Lücke zwischen HBM und herkömmlichen SSDs und bietet eine ideale Lösung für leseintensive Anwendungen, die auf Kapazität und Kosten achten.
Die wichtigsten Herausforderungen für die HBF
Schreibgeschwindigkeit und Ausdauerbeschränkungen: Dies sind inhärente Merkmale von NAND-Flash. Die Schreibgeschwindigkeit von HBF ist viel langsamer als die von HBM, und die Chips haben begrenzte Lösch-/Schreibzyklen. Daher ist sie nicht für KI-Modell-Trainingsszenarien geeignet, die häufiges Schreiben von Daten erfordern. Höhere Zugriffslatenz: Seine Zugriffslatenz liegt im Mikrosekundenbereich. Dies hat zwar nur geringe Auswirkungen auf viele Leseaufgaben, ist aber immer noch viel höher als die Latenzzeit von HBM im Nanosekundenbereich und kann keine extrem latenzempfindlichen Anwendungen bewältigen.
Zusammenfassend lässt sich der aktuelle Status von HBF wie folgt beschreiben: Es handelt sich um eine Hochleistungsspeicherlösung, die für leseintensive Aufgaben optimiert ist. Sie ist kein Ersatz für HBM, sondern eine leistungsstarke Ergänzung. Ihr Wert liegt darin, ihre Stärken zu nutzen und ihre Schwächen zu vermeiden, um spezifische Probleme zu lösen.
Zukunftsaussichten für HBF
Aufgrund seiner Merkmale von "große Kapazität, hohe Lesebandbreite, niedrige Kosten und begrenzte Schreibdauer". Der zukünftige Entwicklungspfad von HBF ist sehr klar. Sie wird die Position von HBM in der Ausbildung nicht ersetzen, sondern sich eine eigene Marktnische schaffen und ein komplementäres Ökosystem mit bestehenden Technologien bilden.
Zentrale Anwendungsszenarien
Die Killeranwendungen für HBF konzentrieren sich hauptsächlich auf die folgenden Richtungen:
AI Edge Inference Server. Dies ist das idealste und vielversprechendste Anwendungsszenario für HBF. Der Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Servern zur Inferenz beinhaltet Arbeitslasten, die fast ausschließlich aus Lesevorgängen bestehen und häufig vorab trainierte Modellparameter aufrufen. Dies passt perfekt zu den Vorteilen von HBF, nämlich der hohen Lesebandbreite und der großen Kapazität, während die Schwächen von HBF, nämlich langsame Schreibvorgänge und begrenzte Ausdauer, vermieden werden. Darüber hinaus ist der niedrige Stromverbrauch von HBF für energiesensitive Edge-Umgebungen gut geeignet.
Bildung einer heterogenen oder hybriden Speicherarchitektur mit HBM. In Cloud-Rechenzentren kann die HBF als effektive Kapazitätserweiterung für HBM dienen. In diesem Modell fungiert HBM als Hochgeschwindigkeits-Cache, der die für die aktuelle Berechnung am dringendsten benötigten "heißen Daten" speichert, während das vollständige, umfangreiche KI-Modell in HBF gespeichert wird. Verschiedene Teile der Modellparameter werden dann je nach Bedarf mit hoher Geschwindigkeit von HBF auf HBM vorgeladen. Diese Kombination bietet ein attraktives Gleichgewicht zwischen Leistung, Kapazität und Gesamtkosten.
Es wird erwartet, dass die HBF-Technologie in naher Zukunft auf folgende Bereiche übergreifen wird Endbenutzergeräte. Da KI-PCs und High-End-Smartphones stärkere lokale KI-Funktionen erfordern, könnte die Integration von HBF diese Geräte in die Lage versetzen, größere Parametermodelle lokal auszuführen, wodurch die Abhängigkeit von der Cloud verringert und die Privatsphäre der Nutzer besser geschützt würde.
Technologieentwicklung und Industrialisierungsprozess
Was die technologische Entwicklung betrifft, so haben führende Unternehmen bereits klare Fahrpläne aufgestellt. Zum Beispiel, SandDisk plant eine kontinuierliche Iteration durch drei Produktgenerationen, mit dem Ziel, die Single-Chip-Kapazität über 512 GB hinaus zu erhöhen und die Lesebandbreite gegenüber dem aktuellen Stand zu verdoppeln, während die Energieeffizienz kontinuierlich optimiert wird.
Auch der Industrialisierungsprozess hat begonnen. Die Zusammenarbeit zwischen SK Hynix und SandDisk ist ein wichtiger Schritt für den Übergang von HBF von der Forschung und Entwicklung zur Industrialisierung. Die Branche geht allgemein davon aus, dass HBF-Modulmuster in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 verfügbar sein werden, und die ersten KI-Inferenzserver mit HBF werden voraussichtlich Anfang 2027 offiziell eingeführt. Marktanalysten sagen voraus, dass HBF bis 2030 zu einem Markt im Wert von mehreren zehn Milliarden US-Dollar heranwachsen könnte. Auch wenn er kleiner ist als HBM, wird er ein unverzichtbarer Bestandteil der KI-Infrastruktur werden.
Abschließend lässt sich sagen, dass die Zukunft von HBF darin liegt, ein wichtiger Bestandteil des KI-Speicher-Ökosystems zu sein. Seine Entwicklung wird sich eng um leseintensive Aufgaben drehen und schrittweise die nächste Generation von KI-Anwendungen von der Cloud bis zum Edge ermöglichen.
