{"id":12820,"date":"2025-11-03T14:24:59","date_gmt":"2025-11-03T06:24:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=12820"},"modified":"2025-11-05T15:37:51","modified_gmt":"2025-11-05T07:37:51","slug":"hbf-a-high-bandwidth-flash-new-star-breaking-the-memory-wall-for-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/de\/news\/hbf-a-high-bandwidth-flash-new-star-breaking-the-memory-wall-for-ai\/","title":{"rendered":"HBF: Ein neuer Flash-Star mit hoher Bandbreite durchbricht die \"Speichermauer\" f\u00fcr KI"},"content":{"rendered":"
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Wir leben in einer \u00c4ra, die von k\u00fcnstlicher Intelligenz bestimmt wird. Gro\u00dfe 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 gro\u00dfe 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 Schl\u00fcsselinnovation, die genau dazu dient, diesen Engpass zu durchbrechen und KI-Systemen bei geringeren Kosten einen starken Impuls zu verleihen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Was ist HBF? Wie erreicht sie das \"Beste aus beiden Welten\"?<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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High-Bandwidth Flash ist kein v\u00f6llig neues Speichermedium, sondern vielmehr eine clevere architektonische Innovation. Seine Kernidee ist die Kombination der 3D NAND-Flash-Speicher<\/a><\/span> Der HBF-Speicher ist eine Kombination aus einem Flash-Speicher, der in unserem t\u00e4glichen Leben h\u00e4ufig vorkommt (in Handys und Solid-State-Laufwerken), und der fortschrittlichen Verpackungs- und Verbindungstechnologie von HBM, die \u00fcblicherweise in der Hochleistungsinformatik eingesetzt wird. Einfach ausgedr\u00fcckt, zielt HBF darauf ab, Flash-Speicher mit hoher Kapazit\u00e4t und geringen Kosten mit Daten\u00fcbertragungsgeschwindigkeiten zu versehen, die denen von High-End-Speichern nahe kommen, und so ein ideales Gleichgewicht zwischen Kapazit\u00e4t, Bandbreite und Kosten zu erreichen. Das Erreichen dieses Ziels beruht in erster Linie auf zwei wichtigen technologischen Durchbr\u00fcchen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der erste ist die 3D-Stapelung und die TSV-Verbindungstechnologie.<\/strong> Der Erfolg von HBM liegt in der vertikalen Stapelung mehrerer DRAM-Chips wie Bausteine unter Verwendung von Through-Silicon Vias, die eine Hochgeschwindigkeitskommunikation \u00fcber winzige vertikale Kan\u00e4le erm\u00f6glichen. HBF greift dieses Konzept auf und stapelt mehrere NAND-Flash-Chips mit hoher Dichte. Dieses Design verk\u00fcrzt die internen Daten\u00fcbertragungswege innerhalb des Chips erheblich, erh\u00f6ht die Integrationsdichte und legt den Grundstein f\u00fcr eine hohe Bandbreite.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Der zweite und wichtigere Durchbruch ist die parallele Subarray-Architektur.<\/strong> Obwohl herk\u00f6mmlicher NAND-Flash eine gro\u00dfe Kapazit\u00e4t hat, ist die Anzahl der Kan\u00e4le, die gleichzeitig Daten lesen und schreiben k\u00f6nnen, begrenzt. Dies ist wie eine breite Stra\u00dfe mit sehr wenigen Ein- und Ausg\u00e4ngen, die anf\u00e4llig f\u00fcr Staus ist. HBF erneuert die Kernstruktur des Flash-Speichers, indem es ihn in eine gro\u00dfe Anzahl von Speicher-Sub-Arrays unterteilt, die unabh\u00e4ngig und parallel arbeiten k\u00f6nnen. Jedes Sub-Array hat seine eigenen unabh\u00e4ngigen Lese-\/Schreibkan\u00e4le. Wenn Hunderte oder Tausende solcher Sub-Arrays gleichzeitig arbeiten, ist dies gleichbedeutend mit dem Ausbau einer einspurigen Stra\u00dfe zu einem Hochgeschwindigkeitsnetz mit Tausenden von Fahrspuren, so dass die Datenflut ungehindert abflie\u00dfen kann und die Gesamtbandbreite sprunghaft ansteigt.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Um die einzigartige Positionierung von HBF deutlicher zu demonstrieren, vergleicht die nachstehende Tabelle die wichtigsten Merkmale mit den \"Vorg\u00e4ngern\" HBM und traditionellen NAND-SSDs:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Charakteristisch<\/th>\nHBF<\/th>\nHBM<\/th>\nHerk\u00f6mmliche NAND-SSD<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Kernvorteil<\/td>\nHohe Kapazit\u00e4t, hohe Bandbreite, niedrige Kosten<\/td>\nExtrem hohe Bandbreite, extrem niedrige Latenzzeit<\/td>\nHohe Kapazit\u00e4t, sehr niedrige Kosten<\/td>\n<\/tr>\n
Typische Kapazit\u00e4t pro Stack\/Chip<\/td>\nBis zu 512 GB<\/td>\nCa. 24-48GB<\/td>\n1TB-2TB<\/td>\n<\/tr>\n
Bandbreitenniveau<\/td>\nSehr hoch, nahe an HBM<\/td>\nExtrem<\/td>\nRelativ niedrig<\/td>\n<\/tr>\n
Kosten pro Einheit<\/td>\nRelativ niedrig<\/td>\nSehr hoch<\/td>\nSehr niedrig<\/td>\n<\/tr>\n
Beste Anwendung<\/td>\nAI-Inferenz, leseintensive Aufgaben<\/td>\nKI-Schulung, Hochleistungscomputer<\/td>\nDatenspeicherung, Archivierung<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Dieser Vergleich zeigt intuitiv, dass HBF genau die Marktl\u00fccke zwischen HBM und traditionelle SSDs<\/a><\/span>. Sie verf\u00fcgt nicht \u00fcber die ultraniedrige Latenzzeit und die extreme Schreibgeschwindigkeit von HBM, bietet aber eine weitaus gr\u00f6\u00dfere Kapazit\u00e4t und wesentlich geringere Kosten. Im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen SSDs erreicht sie eine um Gr\u00f6\u00dfenordnungen h\u00f6here Bandbreite, was f\u00fcr Szenarien, die ein schnelles Lesen von massiven Daten erfordern, geeignet ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Technische Merkmale, Vorteile und Herausforderungen<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Der Wert von High-Bandwidth Flash liegt in seiner einzigartigen Kombination von technischen Merkmalen, die seine derzeitigen F\u00e4higkeiten und Hauptanwendungsbereiche definieren. Er ist nicht allm\u00e4chtig, sondern zeichnet sich in seinen Kompetenzbereichen aus. Sein aktueller Status l\u00e4sst sich durch die Gegen\u00fcberstellung seiner Vorteile und Herausforderungen klar darstellen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Drei wesentliche Vorteile von HBF<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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  1. Enormer Kapazit\u00e4ts- und Kostenvorteil: <\/strong>Bei gleichem Platzbedarf kann ein einzelner HBF-Stapel eine Kapazit\u00e4t von bis zu 512 GB bieten, mehr als das Zehnfache von HBM. Auf der Grundlage von NAND-Flash mit geringeren Kosten pro Einheit k\u00f6nnen die Gesamtbetriebskosten f\u00fcr KI-Systeme erheblich gesenkt werden.<\/section><\/li>
  2. Hohe Lesebandbreite und Energieeffizienz: <\/strong>Durch seine parallele Architektur kann seine Lesebandbreite an das Niveau von HBM heranreichen, was den Anforderungen von Aufgaben wie KI-Inferenz f\u00fcr schnelles Datenlesen entspricht. Gleichzeitig ist sein statischer Stromverbrauch viel niedriger als der von DRAM, der st\u00e4ndig aufgefrischt werden muss.<\/section><\/li>
  3. Pr\u00e4zise Marktpositionierung: <\/strong>Sie schlie\u00dft genau die L\u00fccke zwischen HBM und herk\u00f6mmlichen SSDs und bietet eine ideale L\u00f6sung f\u00fcr leseintensive Anwendungen, die auf Kapazit\u00e4t und Kosten achten.<\/section><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Die wichtigsten Herausforderungen f\u00fcr die HBF<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    1. Schreibgeschwindigkeit und Ausdauerbeschr\u00e4nkungen: <\/strong>Dies sind inh\u00e4rente Merkmale von NAND-Flash. Die Schreibgeschwindigkeit von HBF ist viel langsamer als die von HBM, und die Chips haben begrenzte L\u00f6sch-\/Schreibzyklen. Daher ist sie nicht f\u00fcr KI-Modell-Trainingsszenarien geeignet, die h\u00e4ufiges Schreiben von Daten erfordern.<\/section><\/li>
    2. H\u00f6here Zugriffslatenz: <\/strong>Seine Zugriffslatenz liegt im Mikrosekundenbereich. Dies hat zwar nur geringe Auswirkungen auf viele Leseaufgaben, ist aber immer noch viel h\u00f6her als die Latenzzeit von HBM im Nanosekundenbereich und kann keine extrem latenzempfindlichen Anwendungen bew\u00e4ltigen.<\/section><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Zusammenfassend l\u00e4sst sich der aktuelle Status von HBF wie folgt beschreiben: Es handelt sich um eine Hochleistungsspeicherl\u00f6sung, die f\u00fcr leseintensive Aufgaben optimiert ist. Sie ist kein Ersatz f\u00fcr HBM, sondern eine leistungsstarke Erg\u00e4nzung. Ihr Wert liegt darin, ihre St\u00e4rken zu nutzen und ihre Schw\u00e4chen zu vermeiden, um spezifische Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Zukunftsaussichten f\u00fcr HBF<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Aufgrund seiner Merkmale von \"gro\u00dfe Kapazit\u00e4t, hohe Lesebandbreite, niedrige Kosten und begrenzte Schreibdauer\".<\/strong><\/em> Der zuk\u00fcnftige 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 komplement\u00e4res \u00d6kosystem mit bestehenden Technologien bilden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Zentrale Anwendungsszenarien<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Die Killeranwendungen f\u00fcr HBF konzentrieren sich haupts\u00e4chlich auf die folgenden Richtungen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      AI Edge Inference Server. <\/strong>Dies ist das idealste und vielversprechendste Anwendungsszenario f\u00fcr HBF. Der Einsatz von KI-Modellen auf Edge-Servern zur Inferenz beinhaltet Arbeitslasten, die fast ausschlie\u00dflich aus Lesevorg\u00e4ngen bestehen und h\u00e4ufig vorab trainierte Modellparameter aufrufen. Dies passt perfekt zu den Vorteilen von HBF, n\u00e4mlich der hohen Lesebandbreite und der gro\u00dfen Kapazit\u00e4t, w\u00e4hrend die Schw\u00e4chen von HBF, n\u00e4mlich langsame Schreibvorg\u00e4nge und begrenzte Ausdauer, vermieden werden. Dar\u00fcber hinaus ist der niedrige Stromverbrauch von HBF f\u00fcr energiesensitive Edge-Umgebungen gut geeignet.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Bildung einer heterogenen oder hybriden Speicherarchitektur mit HBM. <\/strong>In Cloud-Rechenzentren kann die HBF als effektive Kapazit\u00e4tserweiterung f\u00fcr HBM dienen. In diesem Modell fungiert HBM als Hochgeschwindigkeits-Cache, der die f\u00fcr die aktuelle Berechnung am dringendsten ben\u00f6tigten \"hei\u00dfen Daten\" speichert, w\u00e4hrend das vollst\u00e4ndige, 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, Kapazit\u00e4t und Gesamtkosten.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Es wird erwartet, dass die HBF-Technologie in naher Zukunft auf folgende Bereiche \u00fcbergreifen wird\u00a0Endbenutzerger\u00e4te. <\/strong>Da KI-PCs und High-End-Smartphones st\u00e4rkere lokale KI-Funktionen erfordern, k\u00f6nnte die Integration von HBF diese Ger\u00e4te in die Lage versetzen, gr\u00f6\u00dfere Parametermodelle lokal auszuf\u00fchren, wodurch die Abh\u00e4ngigkeit von der Cloud verringert und die Privatsph\u00e4re der Nutzer besser gesch\u00fctzt w\u00fcrde.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Technologieentwicklung und Industrialisierungsprozess<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Was die technologische Entwicklung betrifft, so haben f\u00fchrende Unternehmen bereits klare Fahrpl\u00e4ne aufgestellt. Zum Beispiel, SandDisk<\/span><\/a> plant eine kontinuierliche Iteration durch drei Produktgenerationen, mit dem Ziel, die Single-Chip-Kapazit\u00e4t \u00fcber 512 GB hinaus zu erh\u00f6hen und die Lesebandbreite gegen\u00fcber dem aktuellen Stand zu verdoppeln, w\u00e4hrend die Energieeffizienz kontinuierlich optimiert wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Auch der Industrialisierungsprozess hat begonnen. Die Zusammenarbeit zwischen SK Hynix<\/span><\/a> und SandDisk ist ein wichtiger Schritt f\u00fcr den \u00dcbergang von HBF von der Forschung und Entwicklung zur Industrialisierung. Die Branche geht allgemein davon aus, dass HBF-Modulmuster in der zweiten H\u00e4lfte des Jahres 2026 verf\u00fcgbar sein werden, und die ersten KI-Inferenzserver mit HBF werden voraussichtlich Anfang 2027 offiziell eingef\u00fchrt. Marktanalysten sagen voraus, dass HBF bis 2030 zu einem Markt im Wert von mehreren zehn Milliarden US-Dollar heranwachsen k\u00f6nnte. Auch wenn er kleiner ist als HBM, wird er ein unverzichtbarer Bestandteil der KI-Infrastruktur werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Abschlie\u00dfend l\u00e4sst sich sagen, dass die Zukunft von HBF darin liegt, ein wichtiger Bestandteil des KI-Speicher-\u00d6kosystems zu sein. Seine Entwicklung wird sich eng um leseintensive Aufgaben drehen und schrittweise die n\u00e4chste Generation von KI-Anwendungen von der Cloud bis zum Edge erm\u00f6glichen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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