- Sandisk和SK Hynix建議以閃光為動力的內存來處理更大的AI型號
- 高帶寬閃光燈可以節省比基於DRAM的HBM更多的數據
- NAND的非腔內節能可以重塑AI數據中心的冷卻策略
Sandisk和SK Hynix已就存儲技術的發展簽署了一項協議,該協議可能會改變AI加速器按比例處理數據的方式。
公司旨在標準化“高眉毛閃光燈”(HBF),這是GPU AI中使用的傳統高範圍內存的基於NAND的替代替代方案。
該概念基於類似於HBM的包裝設計,同時用Flash代替了DRAM堆棧的一部分,以大大提高容量和非揮發性來協商一些延遲。
AI內存堆棧以處理較低功率要求的較大型號
這種方法允許HBF根據DRAM提供八到16倍的HBM存儲空間,其成本大致相似。
NAND的無恆定功率維護數據的能力也帶來了可能的節能,這是日益重要的因素,因為AI結論擴展到環境環境和冷卻限制。
對於執行大型模型的超聲操作員,變更可以幫助處理已經擴展數據中心功能的熱和預算限制。
該計劃與名為“ flash in Flash中的LLM”的研究想法保持一致,該研究描述瞭如何 大型語言模型可以通過將SSD作為額外水平集成,從而減輕DRAM的壓力,從而更有效地工作。
HBF基本上將此邏輯納入單個高區域包中,可能將較大SSD的存儲與AI工作負載所需的速度配置文件結合在一起。
Sandisk使用私人擁有的BICS NAND和WAFER技術在閃存內存2025上介紹了原始的HBF。
樣品單位預計將在2026年下半年,第一種AI材料使用HBF於2027年初播出。
尚未透露任何具體的公司產品關係,但是SK Hynix作為更重要的記憶供應商的地位,以推動包括NVIDIA在內的AI芯片製造商,一旦標準最終確定,就可以加速採用。
隨著其他製造商正在探索類似的想法,此舉也是如此。
三星宣布了AI存儲水平,並繼續開發HBM4 DRAM,而Nvidia等公司仍致力於DRAM設計。
如果成功的話,Sandisk和SK Hynix協作可能會創建異質的內存堆棧,其中DRAM,FLASH和其他持久存儲類型共存。
通過 湯姆斯材料