2月12日訊 隨著AI計算對內存需求不斷擴大，全球存儲技術創新也進入“加速期”。
據韓國經濟日報報道，SK海力士近日在IEEE（電氣與電子工程師協會）全球半導體大會上發表論文，提出了一種全新的存儲架構。據悉，該架構名為“H3（hybrid semiconductor structure）”，同時采用了HBM和HBF兩種技術。
在SK海力士設計的仿真實驗中，H3架構將HBM和HBF顯存并置于GPU旁，由GPU負責計算。該公司將8個HBM3E和8個HBF置于英偉達Blackwell GPU旁，結果顯示，與單獨使用HBM相比，這種配置可以將每瓦性能提升高達2.69倍。
圖源：SK海力士
實驗結果顯示，H3架構在AI推理領域尤其具有優勢。推理的核心是鍵值緩存 (KV cache)，它用于臨時存儲數據，以理解 AI 服務與用戶之間交互的流程和“上下文”。然而，隨著 AI 性能的提升，KV緩存容量不斷增長，以至于HBM和GPU逐漸應接不暇。
因此，HBF被視作上述架構的核心。與堆疊DRAM芯片的HBM類似，HBF通過堆疊NAND閃存而制成。被稱作“HBM之父”的韓國科學技術院（KAIST）教授金正浩類比道，HBM與HBF就好比書房與圖書館。前者容量雖小，但使用起來方便；后者容量更大，但也意味著延遲更高。
通過在HBF中存儲KV緩存，GPU和HBM可以減輕存儲KV緩存的負擔，從而專注于它們在高速計算和創建新數據方面的優勢。SK海力士模擬了HBF處理高達1000萬個令牌的海量鍵值緩存的場景，結果表明，與僅使用HBM的配置相比，該系統處理并發查詢的能力提升了高達18.8倍。以前需要32個GPU才能完成的工作負載，現在只需兩個GPU即可完成。
從產業層面來看，SK海力士、三星、閃迪等均在推進HBF技術研發。SK海力士計劃最早于今年推出HBF1（第一代產品）樣品，該產品預計采用16層NAND閃存堆疊而成。三星電子和閃迪則計劃最快在2027年底或2028年初將HBF技術應用于英偉達、AMD和谷歌的實際產品中。
廣發證券認為，當前大模型的參數規模已經達到萬億級別，上下文長度普遍超過128K，HBM的容量已難以滿足AI大模型對于內存容量的要求。在研的HBF存儲容量有望達到現有HBM的8至16倍，有望將GPU的存儲容量擴展至4TB，或成為滿足AI大模型內存容量要求的最佳方案。
東方證券表示，利基存儲不僅是存量市場，更是增量市場，AI需求有望為利基存儲打開增量空間。SLC NAND有望應用于AI SSD產品，以高效處理AI推理中的數據；SLC NAND未來也可能應用在HBF（高帶寬閃存）中。利基存儲產能持續被主流存儲擠壓，漲價有望持續。
