Le 4 août 2026, lors du salon FMS 2026 (Future Memory and Storage), qui s'est tenu à Santa Clara, en Californie (États-Unis), SK hynix et SanDisk ont officiellement présenté le première spécification technique de l'OCP pour Flash à grande largeur de bande (HBF). La spécification est mise à la disposition de l'ensemble du secteur par le biais de l'OCP (Open Compute Project), la plus grande organisation mondiale dédiée aux technologies ouvertes pour les centres de données. Elle se positionne comme une spécification technique ouverte à l'ensemble du secteur, et non comme une norme technique propriétaire d'un fournisseur en particulier. Il s’agit d’une étape clé dans le développement de la technologie HBF, qui marque également l’entrée officielle de HBF dans la phase de normalisation ouverte et de validation de l’écosystème.
Une étape décisive dans le processus de normalisation
Le rythme de la normalisation du HBF a dépassé les attentes du secteur. Dès août 2025, SK hynix et SanDisk ont officiellement entamé un travail conjoint de normalisation du HBF. Les deux entreprises avaient prévu de développer conjointement une nouvelle spécification technologique de stockage destinée aux applications d’IA, en s’appuyant sur leurs expertises technologiques respectives. En février 2026, le groupe de travail technique HBF a été officiellement créé dans le cadre de l’OCP, réunissant des entreprises de l’ensemble de la chaîne de valeur du secteur afin de participer à l’élaboration des normes.
Du lancement du groupe de travail en février 2026 à la publication de la première spécification technique de l’OCP, l’ensemble du processus n’a duré que six mois. Derrière cette progression rapide se cache la demande urgente du secteur de l’IA en matière de nouvelles solutions de stockage, ainsi que l’approche ouverte et collaborative adoptée pour l’élaboration des normes. SanDisk et SK hynix ont été les principaux contributeurs, tandis que Google et Tenstorrent ont également participé au processus de normalisation et apporté leur soutien à la validation technique et à l’élaboration des spécifications.
HBF se positionne comme une solution intermédiaire pour le stockage IA
Avant l'apparition de l'HBF, l'architecture de stockage des systèmes informatiques basés sur l'IA était principalement composée de HBM (mémoire à grande largeur de bande) et traditionnels SSD d'entreprise. Il existait un écart manifeste entre les deux, tant en termes de performances que de coût.
La mémoire HBM, grâce à son architecture DRAM et à sa technologie d’empilement 3D, offre une bande passante extrêmement élevée et une faible latence d’accès, ce qui en fait un support de stockage essentiel pour prendre en charge le calcul IA en temps réel. Cependant, la mémoire HBM présente une capacité relativement limitée et un coût élevé. Alors que le volume de données, telles que les poids des grands modèles et le cache KV, ne cesse d'augmenter, le fait de s'appuyer uniquement sur la technologie HBM rend difficile la prise en charge économique de toutes les données proches du calcul. Disques SSD traditionnels utiliser Flash NAND pour offrir une grande capacité à un coût relativement faible, mais leur bande passante et leur temps de latence d'accès sont nettement inférieurs à ceux de la mémoire HBM.
HBF est une nouvelle solution conçue pour répondre à ce besoin en matière de niveau de stockage. SK hynix la positionne comme un niveau de stockage intermédiaire entre la HBM et le SSD. Elle utilise la mémoire flash NAND pour offrir une plus grande capacité, tout en recourant à des interfaces à large bande passante et à des technologies d'encapsulation avancées afin de réduire la distance entre les données et les unités de calcul, répondant ainsi au besoin d'une “ plus grande capacité + une bande passante plus élevée ” dans des scénarios tels que l'inférence IA.
| Type de stockage | Support central | Niveau de bande passante | Caractéristiques de capacité | Niveau de coût | Principaux cas d'utilisation |
|---|---|---|---|---|---|
| HBM | DRAM | Extrêmement élevé | Capacité limitée | Très élevé | Calcul IA en temps réel, données fréquemment consultées |
| HBF | Flash NAND | Haut | Grande capacité | Relativement faible | Inférence IA, données à grande capacité proches des ressources de calcul |
| SSD | Flash NAND | Faible | Très grande capacité | Faible | Stockage des données inactives, archivage permanent |
Éléments essentiels de la première spécification technique
La première spécification technique OCP relative à la norme HBF publiée à cette occasion couvre les interfaces système, les caractéristiques électriques, les exigences de base en matière de performances, le conditionnement et la fiabilité, ainsi que les directives relatives à la lecture et à l'écriture des logiciels. Elle fournit un cadre technique unifié pour le développement de produits HBF et l'intégration système à l'échelle du secteur.
En termes de configuration de capacité, la spécification propose deux options d’empilement des puces NAND : un empilement à 8 couches et un empilement à 16 couches. Un seul module HBF prend en charge jusqu’à 512 Go, répondant ainsi davantage aux besoins en stockage de grande capacité à proximité des ressources de calcul dans les scénarios d’inférence IA.
En termes de performances, la spécification classe le HBF en trois niveaux, allant du niveau 1 au niveau 3, avec une bande passante de transfert de données comprise entre 0,4 To/s et 3,0 To/s. Les produits de chaque niveau peuvent être configurés en fonction des exigences de bande passante et de capacité des différents systèmes d'IA.
Deux caractéristiques techniques essentielles
HBF vise à trouver un équilibre entre capacité et bande passante. L'entreprise s'appuie sur des technologies clés telles que les interconnexions de processeurs à haut débit et les techniques avancées d'empilement et de conditionnement des mémoires NAND, tout en mettant l'accent sur l'ouverture et la faisabilité technique.
- La première concerne l'adoption de la norme UCIe relative à l'interconnexion universelle des chiplets. HBF utilise la technologie UCIe comme interconnexion côté processeur, offrant ainsi une base d'interface ouverte pour les connexions à haut débit entre différents types de processeurs informatiques, tels que les GPU et les CPU, et HBF. Par rapport aux architectures de stockage traditionnelles, cette conception devrait raccourcir le chemin d’accès aux données et offrir une interface plus standardisée permettant d’adapter le HBF aux puces de calcul de différents fabricants.
- La deuxième concerne la technologie d'empilement NAND haute densité et d'assemblage de plaquettes. La technologie HBF utilise la technologie flash BiCS de SanDisk et la technologie CBA (CMOS directement lié à la matrice), associées à une technologie propriétaire d’empilement de puces, pour permettre un empilement à haute densité pouvant atteindre 16 couches. Des documents techniques publiés précédemment par SanDisk montrent que sa solution HBF utilise des structures d’interconnexion de boîtier telles que les TSV et les micro-bossages, et met l’accent sur la réduction du gauchissement des puces grâce à une technologie d’empilement propriétaire permettant de prendre en charge un nombre élevé de couches.
Écosystème sectoriel et projets de production de masse
En tant que spécification technique ouverte, HBF a mis l'accent sur la collaboration au sein de la chaîne industrielle depuis sa création. Un écosystème regroupant des entreprises issues des secteurs du stockage, des puces d'IA, du cloud computing et d'autres domaines a désormais vu le jour.
Parmi les principaux acteurs du processus de normalisation HBF figurent les fournisseurs de solutions de stockage SK hynix et SanDisk, ainsi que les fabricants de puces d'IA Tenstorrent et Google. Lors du sommet FMS 2026, SK hynix, Google DeepMind et SanDisk ont également participé conjointement à une table ronde sur le standard HBF, afin d’explorer les orientations de développement des architectures de stockage destinées aux infrastructures d’IA.
En matière de développement de produits, SanDisk a déjà bien avancé dans le développement des puces HBF et a annoncé en août 2026 que la technologie HBF suscitait un intérêt croissant de la part de l'écosystème du secteur. Lors de sa journée des investisseurs 2026, qui s'est tenue le 13 août, la société a en outre déclaré qu'un écosystème sectoriel favorisant l'application de la technologie HBF était en train de prendre forme.
Les technologies sous-jacentes de la mémoire flash évoluent elles aussi de concert. Lors de ce sommet, SK hynix a dévoilé pour la première fois au grand public sa mémoire flash 4D NAND de dixième génération (V10) à 375 couches. La société a indiqué que son rendement par watt avait été multiplié par 2,5 par rapport à la génération précédente. SK hynix a également présenté sa feuille de route concernant les technologies de stockage de nouvelle génération destinées aux infrastructures d'IA.
Impact sur le secteur et perspectives d'avenir
La publication de la première spécification technique de l'OCP relative à la technologie HBF constitue non seulement une avancée majeure dans le développement des technologies de stockage, mais devrait également avoir un impact sur l'architecture de stockage des infrastructures d'intelligence artificielle.
Tout d’abord, cela enrichit encore davantage l’architecture à plusieurs niveaux du stockage pour l’IA. Outre les puces de calcul et la mémoire HBM, la technologie HBF vise à fournir un niveau de stockage proche des ressources de calcul, doté d’une capacité et d’une bande passante supérieures à celles des SSD traditionnels, offrant ainsi une nouvelle option de stockage pour les applications gourmandes en données, telles que l’inférence de grands modèles et l’IA agentique. SK hynix a également clairement positionné la technologie HBF entre la mémoire HBM et les SSD afin de répondre aux besoins croissants en capacité et en bande passante à l’ère de l’inférence IA.
D'autre part, cette technologie devrait permettre aux infrastructures d'IA d'atteindre un meilleur équilibre entre performances et coûts. Plutôt que de stocker toutes les données volumineuses dans de la mémoire HBM, dont le coût est élevé, l'utilisation de la mémoire HBF pour stocker certaines données nécessitant à la fois une grande capacité et une bande passante relativement élevée pourrait réduire le coût global de stockage du système et améliorer l'efficacité de l'accès aux données.
Troisièmement, cela pourrait favoriser une collaboration accrue entre les secteurs de la mémoire NAND, du conditionnement avancé, de l’interconnexion des chiplets, des serveurs d’IA et d’autres industries en amont et en aval. La technologie HBF implique l’empilement de mémoires NAND à haute densité, le collage de plaquettes, des interconnexions à haut débit et des mécanismes logiciels de lecture/écriture. Par conséquent, sa commercialisation dépend non seulement des puces de stockage elles-mêmes, mais aussi des progrès conjoints réalisés dans les domaines des puces de calcul, du conditionnement, des serveurs et de l’écosystème logiciel.
Dans l'ensemble, la publication de la première spécification technique OCP pour le HBF signifie que cette technologie a dépassé le stade du développement indépendant mené par des fournisseurs individuels pour entrer pleinement dans les phases de normalisation ouverte, de collaboration industrielle et de validation des produits. Grâce au cadre ouvert de l’OCP, SK hynix, SanDisk, Google, Tenstorrent et d’autres participants mènent conjointement l’élaboration de la spécification technique, fournissant ainsi une base technique unifiée permettant aux différents fournisseurs d’explorer les applications de la technologie HBF.
Alors que les échantillons de produits, la validation du système et l’adaptation à l’écosystème continuent de progresser, la question de savoir si la technologie HBF peut véritablement devenir un niveau de stockage important à l’ère de l’IA nécessite encore d’observer plus en détail ses performances, son coût et sa fiabilité dans des systèmes d’inférence IA réels. Une chose est toutefois claire : alors que l’IA passe de la phase d’entraînement à celle de l’inférence à grande échelle, l’architecture de stockage traditionnelle “ HBM + SSD ” est confrontée à de nouveaux défis en matière de capacité et de bande passante, tandis que le HBF s’impose comme l’une des principales pistes explorées par le secteur pour ce nouveau niveau de stockage.
