私たちは人工知能が牽引する時代に生きている。ChatGPTやSoraのような大規模なモデルが様々な産業を再構築している。しかし、これらのモデルは巨大な "食欲 "を持っており、その巨大なパラメータはコンピューティング・システムやストレージ・システムに深刻な課題を突きつけている。チップの演算速度は速くても、データ供給が追いつかない場合、いわゆる「メモリの壁」というボトルネックが形成される。広帯域フラッシュ・テクノロジーは、まさにこの壁を打ち破り、より経済的なコストでAIシステムに強力な勢いを注入するために生まれた重要なイノベーションである。
HBFとは？HBFはどのようにして「両方の長所」を実現するのか？
高帯域幅フラッシュは、まったく新しいストレージメディアではなく、むしろ巧妙なアーキテクチャの革新である。その核となるアイデアは、3D NAND型フラッシュメモリー HBFは、私たちの日常生活（携帯電話やソリッド・ステート・ドライブで使用されている）で一般的なHBMの高度なパッケージングおよび相互接続技術と、ハイパフォーマンス・コンピューティングで一般的に使用されているHBMの高度なパッケージングおよび相互接続技術を組み合わせたものです。簡単に言えば、HBFは大容量で低コストのフラッシュ・メモリに、ハイエンド・メモリに近いデータ転送速度を与えることで、容量、帯域幅、コストの理想的なバランスを実現することを目指しています。この目標を達成するには、主に2つの大きな技術的ブレークスルーが必要です。
第一は、3D積層とTSV配線技術である。 HBMの成功は、複数のDRAMチップをスルーシリコン・ビアを使って積み木のように垂直に積み重ね、小さな垂直チャネルを通じて高速通信を可能にしたことにある。HBFはこのコンセプトを借用し、複数のNANDフラッシュチップを高密度に積層します。この設計により、チップ内部のデータ伝送路が大幅に短縮され、集積密度が向上し、高帯域幅の基礎が築かれます。
つ目の、そしてより重要なブレークスルーは、並列サブアレイ・アーキテクチャである。 従来のNANDフラッシュは大容量だが、同時にデータの読み書きができるチャンネル数は限られている。これは出入り口の少ない広い道路のようなもので、渋滞しやすい。HBFは、独立して並列に動作できる多数のストレージ・サブアレイに分割することで、フラッシュ・メモリのコア構造を革新する。各サブアレイはそれぞれ独立した読み出し／書き込みチャネルを持つ。このようなサブアレイが何百、何千と同時に動作すれば、単一車線の道路を何千もの車線を持つ高速ネットワークに拡張するのと同じことで、データの大洪水が妨げられることなく流れ出し、それによって総帯域幅が飛躍的に向上する。
HBFのユニークな位置づけをより明確に示すため、以下の表では、HBFの主要特性を「先行製品」であるHBMおよび従来のNAND SSDと比較しています：
| 特徴 | HBF | HBM | 従来のNAND型SSD |
|---|---|---|---|
| コア・アドバンテージ | 大容量、広帯域、低コスト | 極めて高い帯域幅、超低遅延 | 大容量、超低コスト |
| スタック/チップあたりの標準容量 | 最大512GB | 約24-48GB | 1TB-2TB |
| 帯域幅レベル | 非常に高く、HBMに近い | エクストリーム | 比較的低い |
| 単位当たりのコスト | 比較的低い | 非常に高い | 非常に低い |
| ベスト・アプリケーション | AI推論、読み取り集中タスク | AIトレーニング、ハイパフォーマンス・コンピューティング | データ保管、アーカイブ |
この比較は、HBFがHBMとHBMの間の市場ギャップを正確に埋めていることを直感的に示している。 従来のSSD.HBMのような超低レイテンシーと極端な書き込み速度はないが、はるかに大きな容量と低コストを提供する。従来のSSDと比較して、桁違いに高い帯域幅を実現し、大容量データの高速読み出しが必要なシナリオに適しています。
技術的特徴、利点、課題
高帯域幅フラッシュの価値は、その技術的特性のユニークな組み合わせにある。高帯域幅フラッシュは万能ではないが、得意分野で優れている。その長所と課題を対比することで、現状を明確に示すことができる。
HBFの3つの核となる利点
巨大なキャパシティとコスト優位性： 同じ物理スペースで、1つのHBFスタックが最大512GBの容量を提供でき、これはHBMの10倍以上である。より低コストのNANDフラッシュをベースとすることで、AIシステムの総所有コストを大幅に削減できる。 高い読み取り帯域幅とエネルギー効率： 並列アーキテクチャにより、その読み取り帯域幅はHBMレベルに近づくことができ、AI推論のような高速データ読み取りタスクのニーズを満たすことができる。一方、その静的消費電力は、常にリフレッシュが必要なDRAMよりもはるかに低い。 正確な市場ポジショニング： HBMと従来のSSDの間のギャップを正確に埋め、容量とコストに敏感な読み取り集中型アプリケーションに理想的なソリューションを提供します。
HBFが直面する主な課題
書き込み速度と耐久性の制限： これらはNANDフラッシュ固有の特性である。HBFの書き込み速度はHBMよりはるかに遅く、そのチップは消去／書き込みサイクルが限られている。そのため、頻繁なデータ書き込みを必要とするAIモデルのトレーニングシナリオには適していない。 より高いアクセス・レイテンシ： そのアクセスレイテンシはマイクロ秒レベルである。これは多くの読み取りタスクにはほとんど影響しませんが、それでもHBMのナノ秒レベルのレイテンシよりはるかに高く、レイテンシに極端に敏感なアプリケーションには対応できません。
要約すると、HBFの現状を正確に理解するには、HBFは読み取り集中型のタスクに最適化された高性能ストレージ・ソリューションである。HBFはHBMに取って代わるものではなく、強力な補完物である。HBFの価値は、その長所を活かし、短所を回避して特定の問題を解決することにある。
HBFの将来展望
という特徴に基づいている。 「大容量、高い読み取り帯域幅、低コスト、限られた書き込み耐久性」。 HBFの今後の発展の道筋は非常に明確だ。トレーニングにおけるHBMのポジションに取って代わるのではなく、独自のニッチ市場を切り開き、既存のテクノロジーと補完的なエコシステムを形成していく。
コア・アプリケーション・シナリオ
HBFのキラーアプリケーションは、主に以下の方向に集中している：
AIエッジ推論サーバー。 これはHBFにとって最も理想的で有望な応用シナリオである。AIモデルをエッジサーバーに配備して推論を行う場合、ほとんど純粋な読み取り操作となり、事前に訓練されたモデルパラメータを頻繁に呼び出すことになる。これは、HBFの長所である高い読み取り帯域幅と大容量に完璧にマッチする一方、短所である書き込み速度の遅さと耐久性の制限を回避できる。さらに、HBFの低消費電力は、エネルギーに敏感なエッジ環境に適している。
HBMによるヘテロジニアスまたはハイブリッド・メモリ・アーキテクチャの形成。 クラウドデータセンターでは、HBFはHBMの効果的な容量拡張として機能する。このモデルでは、HBMが高速キャッシュとして機能し、現在の計算に最も緊急に必要な「ホットデータ」を保持する一方、完全で大規模なAIモデルはHBFに格納される。その後、モデルパラメータのさまざまな部分が、必要に応じてHBFからHBMに高速プリフェッチされます。この組み合わせは、性能、容量、総コストの間で魅力的なバランスを提供する。
今後、HBFの技術は、次のような分野にも波及していくと予想される。 エンドユーザーデバイス。 AIパソコンやハイエンドスマートフォンがより強力なローカルAI機能を要求する中、HBFを統合することで、これらのデバイスはローカルでより大きなパラメータモデルを実行できるようになり、クラウドへの依存を減らし、ユーザーのプライバシーをより良く保護できるようになる。
技術開発と工業化プロセス
技術開発に関しては、大手企業はすでに明確なロードマップを計画している。例えば サンドディスク は、3世代の製品を通じて継続的な反復を計画しており、エネルギー効率を継続的に最適化しながら、512GBを超えるシングルチップ容量のさらなる増加や、読み取り帯域幅の現行レベルからの倍増などを目標としている。
産業化のプロセスも始まっている。産業化のプロセスも始まっている。 SKハイニックス とサンドディスクの提携は、HBFが研究開発から産業化へと移行する重要なステップとなる。業界では一般的に、HBFモジュールのサンプルは2026年後半に入手可能になり、HBFを統合した最初のAI推論サーバーは2027年初頭に正式にデビューすると予想されている。市場アナリストは、2030年までにHBFは数百億ドル規模の市場に成長する可能性があると予測している。HBFの規模はHBMより小さいかもしれないが、AIインフラには欠かせない存在になるだろう。
結論として、HBFの将来はAIストレージ・エコシステムの重要なピースとなることにある。HBFの開発は、クラウドからエッジまでの次世代のAIアプリケーションを徐々に強化しながら、読み取り負荷の高いタスクを中心に密接に展開されるだろう。
