Le 25 février 2026, SK Hynix et SanDisk ont organisé un événement commun au siège de SanDisk à Milpitas, en Californie, afin d'annoncer le lancement d'une nouvelle génération de produits. Flash à grande largeur de bande (HBF)-une architecture de mémoire de nouvelle génération conçue pour l'ère de l'inférence de l'IA. Les deux entreprises ont également donné le coup d'envoi d'un effort de normalisation à l'échelle mondiale dans le cadre de l'initiative Projet Open Compute (OCP) avec un groupe de travail dédié à la définition de spécifications HBF universelles pour l'ensemble de l'industrie. Cette initiative marque une étape importante dans la résolution de l'un des défis les plus pressants de l'infrastructure moderne de l'IA : équilibrer la vitesse, la capacité et le coût pour les déploiements d'inférence à grande échelle.
Qu'est-ce que le HBF ?
Flash à grande largeur de bande (HBF) est un nouveau niveau de stockage conçu pour se situer entre Mémoire à grande largeur de bande (HBM) et traditionnels SSD de stockage. Il n'est pas destiné à remplacer l'une ou l'autre de ces technologies, mais à servir de passerelle à haute performance pour éliminer les goulets d'étranglement dans les systèmes d'intelligence artificielle. Le HBF utilise la flash NAND 3D comme support principal, tout en adoptant les techniques avancées d'empilage et d'emballage utilisées dans le HBM. Cette combinaison lui permet d'offrir une bande passante beaucoup plus large que les disques SSD et une capacité beaucoup plus élevée que l'HBM à un coût plus accessible. La HBF peut être considérée comme une "mémoire intermédiaire" qui apporte une vitesse de type HBM et une échelle de type SSD aux services d'IA du monde réel.
L'écart de stockage de l'IA résolu par HBF
L'industrie de l'IA est rapidement passée de la formation de modèles à l'inférence à grande échelle, où des millions d'utilisateurs accèdent simultanément à l'IA générative, aux services en nuage et aux applications intelligentes. Cette transition a mis en évidence une lacune critique dans la hiérarchie de stockage actuelle.
HBM offre une largeur de bande exceptionnelle pour le calcul en temps réel, mais sa capacité est limitée et sa mise à l'échelle est coûteuse. Il n'est pas pratique d'utiliser le HBM seul pour stocker des modèles de langage complets et de grande taille. SSD offrent une capacité massive à faible coût, mais leur bande passante est trop faible pour suivre le débit d'inférence de l'IA, ce qui crée des goulets d'étranglement au niveau des performances.
HBF a été développé pour combler cette lacune. Il prend en charge les grands ensembles de données de modèle sans le coût élevé de l'extension HBM, tout en offrant une vitesse bien supérieure à celle des disques SSD traditionnels. Cet équilibre le rend idéal pour les centres de données, les systèmes d'intelligence artificielle en périphérie et le matériel d'inférence d'intelligence artificielle grand public.
Principales spécifications du HBF de première génération
La première génération de HBF fixe des objectifs clairs en matière de performances et de caractéristiques physiques afin de garantir la compatibilité et la facilité d'utilisation dans le monde réel. Vous trouverez ci-dessous les spécifications officielles annoncées par SK Hynix et SanDisk.
| Paramètres | Spécifications |
|---|---|
| Largeur de bande de lecture maximale | Jusqu'à 1,6 TB/s |
| Capacité d'une seule matrice | 256 GO |
| Capacité d'empilage maximale | 512 Go par pile |
| Compatibilité physique | Correspond à l'encombrement, à la hauteur et à la puissance du HBM4 |
| Trait de puissance | Non-volatile, ne nécessite pas d'énergie de rafraîchissement |
| Performances dans le monde réel | A moins de 2,2% de la configuration "HBM illimitée" dans les tests LLM |
Ces chiffres confirment le rôle du HBF en tant que moteur de travail à haute capacité et à large bande passante pour l'IA. À 1,6 To/s, il est plus de 50 fois plus rapide que les disques SSD PCIe 5.0 de premier plan, tout en offrant une capacité de 8 à 16 fois supérieure à celle des piles HBM comparables.
Innovations techniques fondamentales
Les performances de HBF sont le fruit d'une ingénierie ciblée qui combine les forces des deux sociétés mères. SK Hynix apporte sa technologie de pointe L'expertise de HBM en matière d'emballage et d'empilage 3DSanDisk propose des circuits intégrés de pointe, utilisant des via à travers le silicium (TSV) et un empilage vertical pour réaliser des assemblages multi-pièces denses et fiables. SanDisk fournit des BiCS NAND et CMOS Bonding Array (CBA) qui optimise la NAND pour un accès à faible latence et à large bande passante.
Un choix clé de la conception est compatibilité physique totale avec HBM4. Le HBF utilise la même disposition des broches, les mêmes dimensions et le même profil d'alimentation que le HBM de nouvelle génération, ce qui signifie que les fabricants de matériel peuvent l'adopter sans devoir procéder à des modifications majeures de leur système. La nature non volatile du HBF réduit également la consommation d'énergie par rapport au HBM basé sur la DRAM, qui nécessite une alimentation constante pour conserver les données. Ensemble, ces innovations créent un compagnon idéal pour HBM dans les serveurs d'intelligence artificielle.
Normalisation et calendrier commercial
La normalisation est au cœur du succès de HBF. En lançant un programme de travail spécifique au sein de l'OCP, SK Hynix et SanDisk visent à créer un écosystème ouvert et interprofessionnel plutôt qu'une solution propriétaire fermée. Cela encouragera l'adoption par les fabricants de GPU, les vendeurs de serveurs, les fournisseurs de cloud et les opérateurs de centres de données du monde entier.
La feuille de route commerciale est clairement définie :
- Deuxième semestre 2026 : SanDisk livrera les premiers échantillons HBF
- Début 2027 : Les premiers dispositifs d'inférence de l'IA avec HBF commencent l'échantillonnage
- 2027-2028 : Déploiement commercial à petite échelle
- 2030 et au-delà : Adoption généralisée en tant que composant standard d'inférence de l'IA
Ce calendrier reflète un cheminement réaliste du prototype à la production de masse, soutenu par des capacités de fabrication et d'emballage matures de la part des deux partenaires.
Impact sur l'industrie et perspectives du marché
HBF est prêt à remodeler l'infrastructure de l'IA en permettant Architectures hybrides HBM+HBF qui optimisent les performances et le coût total de possession (TCO). En déchargeant les tâches à forte capacité vers le HBF, les concepteurs de systèmes peuvent réduire la quantité de HBM nécessaire, ce qui diminue les coûts tout en maintenant une vitesse d'inférence proche de la pointe.
Les analystes du marché s'attendent à ce que la demande liée au HBF s'accélère vers 2030, à mesure que l'inférence de l'IA s'étend à l'échelle mondiale. La technologie permet également d'uniformiser les règles du jeu, en permettant à un plus grand nombre d'entreprises de déployer de grands modèles sans avoir à investir dans des configurations HBM extrêmes. Dans le paysage plus large du stockage, HBF ajoute une nouvelle couche optimisée entre la mémoire volatile et le stockage en bloc, créant une pyramide plus efficace pour l'IA et les charges de travail des centres de données.
Le lancement de Flash à grande largeur de bande (HBF) de SK Hynix et SanDisk est plus qu'une simple annonce de produit - il s'agit d'un changement fondamental dans la manière dont le stockage de l'IA sera construit pour la prochaine ère de l'informatique. En normalisant un niveau ouvert et équilibré entre HBM et SSD, les deux entreprises répondent à un véritable problème industriel avec des avantages clairs et mesurables.
