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在西部数据近日举办的投资者日上，SanDisk展示了其最新研发的高带宽闪存（HBF），这是一种专为 AI 领域设计的新型存储器架构，结合了3D NAND闪存和高带宽存储器（HBM）的特性，旨在满足大规模 AI 模型的存储和推理需求。

HBF 的核心技术特点：

HBF 使用硅通孔（TSV）技术堆叠了 16 个 3D NAND BiCS8 芯片，并配备一个逻辑层，能够并行访问存储器子阵列，这种设计使得每个堆栈的容量可比当前的 HBM 实现高出 8 到 16 倍。

使用八个 HBF 堆栈的系统可以提供高达 4TB 的 VRAM，足以将大型 AI 模型（如 GPT-4）直接存储在 GPU 硬件上，这种高容量特性使得 HBF 特别适合存储和运行大规模 AI 模型。

HBF 打破了传统的 NAND 设计，实现了独立访问的存储器子阵列，超越了传统的多平面方法，这种设计提高了存储器的并行访问能力，从而提升了带宽和吞吐量。

HBF延迟高于DRAM，因此更适合读取密集型的AI推理任务，而不是延迟敏感型应用。目前，SanDisk 尚未公布 HBF 的具体带宽数据。

SanDisk 尚未公布针对 NAND 固有写入耐久性限制的具体解决方案，但使用 pSLC NAND 可以在耐用性和成本之间取得平衡。

来源：SanDisk

来源：SanDisk

SanDisk 存储技术首席执行官 Alper Ilkbahar 证实，该技术针对的是读取密集型 AI 推理任务，而不是延迟敏感型应用。该公司正在将 HBF 开发为一种开放标准，结合类似于 HBM 的机械和电气接口以简化集成。但仍存在一些挑战，包括 NAND 的块级寻址限制和写入耐久性限制。虽然这些因素使 HBF 不适合游戏应用，但该技术的高容量和吞吐量特性符合 AI 模型存储和推理要求。

SanDisk 已宣布三代 HBF 开发计划，表明对该技术的长期承诺。