{"id":15663,"date":"2026-02-28T14:40:25","date_gmt":"2026-02-28T06:40:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=15663"},"modified":"2026-02-28T15:00:37","modified_gmt":"2026-02-28T07:00:37","slug":"sk-hynix-and-sandisk-unveil-high-bandwidth-flash-for-ai-inference","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/it\/news\/sk-hynix-and-sandisk-unveil-high-bandwidth-flash-for-ai-inference\/","title":{"rendered":"SK Hynix e SanDisk presentano una flash ad alta larghezza di banda per l'inferenza AI"},"content":{"rendered":"
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Il 25 febbraio 2026, SK Hynix e SanDisk hanno tenuto un evento di lancio congiunto presso la sede centrale di SanDisk a Milpitas, California, per annunciare Flash ad alta larghezza di banda (HBF)<\/strong>-un'architettura di memoria di nuova generazione costruita per l'era dell'inferenza AI. Le due aziende hanno inoltre dato il via a uno sforzo di standardizzazione globale nell'ambito del progetto Progetto di calcolo aperto (OCP)<\/strong> con un workstream dedicato alla definizione di specifiche HBF universali per il settore. Questa mossa segna un passo importante verso la soluzione di una delle sfide pi\u00f9 pressanti della moderna infrastruttura di IA: bilanciare velocit\u00e0, capacit\u00e0 e costi per le implementazioni di inferenza su larga scala.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Che cos'\u00e8 l'HBF<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Flash ad alta larghezza di banda (HBF)<\/strong><\/span><\/a> \u00e8 un nuovo livello di archiviazione progettato per posizionarsi tra Memoria ad alta larghezza di banda (HBM)<\/strong><\/span><\/a> e tradizionale SSD<\/strong><\/span><\/a> storage. Non \u00e8 destinato a sostituire nessuna delle due tecnologie, ma ad agire come un ponte ad alte prestazioni che elimina i colli di bottiglia nei sistemi di intelligenza artificiale. L'HBF utilizza la 3D NAND flash come supporto principale, adottando al contempo le tecniche avanzate di impilamento e confezionamento utilizzate nell'HBM. Questa combinazione consente di fornire una larghezza di banda di gran lunga superiore a quella degli SSD e una capacit\u00e0 molto pi\u00f9 elevata rispetto all'HBM a un costo pi\u00f9 accessibile. L'HBF pu\u00f2 essere intesa come una \"memoria di mezzo\" che porta una velocit\u00e0 simile all'HBM e una scala simile all'SSD ai servizi di intelligenza artificiale del mondo reale.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Il gap di archiviazione dell'intelligenza artificiale che HBF risolve<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Il settore dell'intelligenza artificiale \u00e8 passato rapidamente dall'addestramento dei modelli all'inferenza su larga scala, dove milioni di utenti accedono contemporaneamente all'intelligenza artificiale generativa, ai servizi cloud e alle applicazioni intelligenti. Questa transizione ha evidenziato una lacuna critica nell'attuale gerarchia di storage.<\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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HBM<\/strong> offre un'eccezionale larghezza di banda per il calcolo in tempo reale, ma \u00e8 limitata nella capacit\u00e0 e costosa da scalare. Non \u00e8 pratico utilizzare la sola HBM per memorizzare modelli linguistici completi di grandi dimensioni. SSD<\/strong> forniscono un'enorme capacit\u00e0 a basso costo, ma la loro larghezza di banda \u00e8 troppo bassa per tenere il passo con il throughput dell'inferenza dell'intelligenza artificiale, creando colli di bottiglia nelle prestazioni.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L'HBF \u00e8 stato sviluppato per colmare questo divario. Supporta grandi dataset di modelli senza i costi elevati dell'HBM espansa, offrendo al contempo una velocit\u00e0 di gran lunga superiore a quella delle SSD tradizionali. Questo equilibrio lo rende ideale per i data center, i sistemi di intelligenza artificiale edge e l'hardware di inferenza AI mainstream.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Specifiche chiave dell'HBF di prima generazione<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La prima generazione di HBF stabilisce chiari obiettivi di prestazioni e fisici per garantire la compatibilit\u00e0 e l'utilizzabilit\u00e0 nel mondo reale. Di seguito sono riportate le specifiche ufficiali annunciate da SK Hynix e SanDisk.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Parametro<\/th>Specifiche<\/th><\/tr><\/thead>
Larghezza di banda massima di lettura<\/td>Fino a 1,6 TB\/s<\/strong><\/td><\/tr>
Capacit\u00e0 del singolo stampo<\/td>256 GB<\/td><\/tr>
Capacit\u00e0 massima di impilamento<\/td>512 GB per pila<\/strong><\/td><\/tr>
Compatibilit\u00e0 fisica<\/td>Corrisponde all'ingombro, all'altezza e alla potenza della HBM4<\/td><\/tr>
Tratto di potere<\/td>Non volatile, non richiede alimentazione di aggiornamento<\/td><\/tr>
Prestazioni nel mondo reale<\/td>Entro 2,2% dalla configurazione \"HBM illimitata\" nelle prove LLM<\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Questi numeri confermano il ruolo dell'HBF come cavallo di battaglia ad alta capacit\u00e0 e larghezza di banda per l'IA. Con una velocit\u00e0 di 1,6 TB\/s, \u00e8 pi\u00f9 di 50 volte pi\u00f9 veloce delle unit\u00e0 SSD PCIe 5.0 di alto livello e offre una capacit\u00e0 da 8 a 16 volte superiore a quella di stack HBM comparabili.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Innovazioni tecniche di base<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Le prestazioni di HBF derivano da una progettazione mirata che combina i punti di forza di entrambe le societ\u00e0 madri. SK Hynix contribuisce con i suoi prodotti leader nel settore Esperienza di confezionamento e impilamento 3D della HBM<\/strong>utilizzando i TSV (Through-Silicon Via) e l'impilamento verticale per ottenere assemblaggi multi-die densi e affidabili. SanDisk offre soluzioni avanzate BiCS NAND e CMOS Bonding Array (CBA)<\/strong> che ottimizza la NAND per un accesso a bassa latenza ed elevata larghezza di banda.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una scelta progettuale fondamentale \u00e8 piena compatibilit\u00e0 fisica con HBM4<\/strong>. L'HBF utilizza lo stesso layout dei pin, le stesse dimensioni e lo stesso profilo di potenza dell'HBM di prossima generazione, il che significa che i produttori di hardware possono adottarlo senza dover riprogettare il sistema. La natura non volatile dell'HBF riduce inoltre il consumo di energia rispetto all'HBM basata su DRAM, che richiede un'alimentazione costante per conservare i dati. Insieme, queste innovazioni creano un compagno drop-in per l'HBM nei server AI.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Standardizzazione e tempistica commerciale<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La standardizzazione \u00e8 fondamentale per il successo di HBF. Con il lancio di un workstream dedicato all'interno dell'OCP, SK Hynix e SanDisk mirano a costruire un ecosistema aperto e intersettoriale piuttosto che una soluzione proprietaria chiusa. Questo incoragger\u00e0 l'adozione da parte dei produttori di GPU, dei fornitori di server, dei fornitori di cloud e degli operatori di data center di tutto il mondo.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La roadmap commerciale \u00e8 chiaramente definita:<\/div>
  • Seconda met\u00e0 del 2026: i primi campioni HBF saranno consegnati da SanDisk<\/div><\/li>
  • Inizio 2027: i primi dispositivi di inferenza AI con HBF entrano in campionamento<\/div><\/li>
  • 2027-2028: Distribuzione commerciale su piccola scala<\/div><\/li>
  • 2030 e oltre: Adozione diffusa come componente standard dell'inferenza dell'IA<\/div><\/li><\/ul>
    Questa tempistica riflette un percorso realistico dal prototipo alla produzione di massa, supportato da capacit\u00e0 produttive e di confezionamento mature di entrambi i partner.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Impatto sull'industria e prospettive di mercato<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    HBF \u00e8 pronta a rimodellare l'infrastruttura dell'IA consentendo di Architetture ibride HBM+HBF<\/strong> che ottimizzano le prestazioni e il costo totale di propriet\u00e0 (TCO). Scaricando i compiti pesanti in termini di capacit\u00e0 sull'HBF, i progettisti di sistemi possono ridurre la quantit\u00e0 di HBM necessaria, abbassando i costi e mantenendo una velocit\u00e0 di inferenza prossima al massimo.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Gli analisti di mercato prevedono un'accelerazione della domanda legata all'HBF intorno al 2030, man mano che l'inferenza dell'intelligenza artificiale si diffonder\u00e0 a livello globale. La tecnologia livella anche il campo di gioco, consentendo a pi\u00f9 aziende di implementare modelli di grandi dimensioni senza investire in configurazioni HBM estreme. Nel panorama pi\u00f9 ampio dello storage, l'HBF aggiunge un nuovo strato ottimizzato tra la memoria volatile e lo storage a blocchi, creando una piramide pi\u00f9 efficiente per l'AI e i carichi di lavoro dei data center.<\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Il lancio di Flash ad alta larghezza di banda (HBF)<\/strong> di SK Hynix e SanDisk \u00e8 pi\u00f9 di un annuncio di prodotto: \u00e8 un cambiamento fondamentale nel modo in cui lo storage dell'intelligenza artificiale sar\u00e0 costruito per la prossima era dell'informatica. Standardizzando un livello aperto e bilanciato tra HBM e SSD, le due aziende stanno affrontando un problema reale del settore con vantaggi chiari e misurabili.<\/div><\/div>\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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