電子發燒友網綜合報道，鎧俠最近成功研發了一款對大規模人工智能（AI）模型至關重要的大容量、高帶寬閃存（High-Bandwidth Flash）模塊原型。此項成果在日本國家研究開發機構——日本新能源產業技術綜合開發機構（NEDO）委托的“后5G信息和通信系統基礎設施增強研發項目（JPNP20017）”的框架內完成。新閃存模塊擁有5TB大容量和64GB/s高帶寬。
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在后5G/6G時代，無線網絡有望實現更高速度、更低延遲以及同時連接更多設備的能力。然而，將數據傳輸到遠程云服務器進行處理，將增加整個網絡（包括有線網絡）的延遲，嚴重影響實時應用的性能表現。因此，需要大規模采用部署在用戶側的MEC服務器，以推動各行業的數字化轉型。此外，近年來，市場對生成式AI等高級AI應用的需求也在不斷增長。隨著MEC服務器性能的提升，閃存模塊也需要具備更大的容量和更高的帶寬。
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在此背景之下，鎧俠啟動了本項目，旨在利用閃存技術來提升存儲器模塊的容量和帶寬。公司已成功研發出5TB容量、64GB/s帶寬的閃存模塊原型，并驗證了其可操作性。
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為解決傳統存儲器（如DRAM）在容量和帶寬之間的權衡難題，鎧俠研發了一種采用菊花鏈連接技術連接閃存的新型模塊配置。此外，還研發了可實現128Gbps帶寬的高速收發器技術，以及一系列提升閃存性能的技術。這些創新均已成功應用于存儲控制器和閃存模塊。
新閃存模塊將支持在后5G/6G移動邊緣計算（MEC）服務器等平臺上運行物聯網（IoT）、大數據分析和高級AI處理，從而加速數字化轉型。
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圖 1: 新閃存模塊及其用例
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采用菊花鏈連接技術
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為了同時實現存儲器模塊的大容量和高帶寬，鎧俠并未采用傳統的總線連接技術，而是采用了以環形方式連接控制器和多個閃存芯片的菊花鏈連接技術（見圖2）。這樣，即便閃存芯片的數量增加，帶寬也不會減少，從而實現遠超傳統上限的大容量。
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圖2：菊花鏈連接
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128 Gbps PAM4高速低功耗收發器
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存儲控制器之間的菊花鏈未采用傳統的并行信號技術，而是采用了高速差分串行信號技術，以減少連接數量。此外，本項目還采用了PAM4（四電平脈沖幅度調制）技術，以低功耗實現了128 Gbps高帶寬（見圖3）。
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圖3：128Gbps PAM4高速低功耗信號傳輸的實測結果
（接收與再生波形）
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提升閃存性能的技術
為縮短存儲器模塊中閃存的讀取延遲，鎧俠研發了閃存預取技術。該技術可在順序訪問時預先提取數據，以最大限度地降低延遲。該技術已應用到控制器中。此外，通過在存儲控制器和閃存的接口上采用低振幅信號和失真校正/抑制技術，已將存儲帶寬提升至4.0 Gbps。
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存儲控制器與閃存模塊原型制作
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通過采用128 Gbps PAM4高速低功耗收發器以及上述提升閃存性能的技術，鎧俠已經成功試制出存儲控制器與閃存模塊的原型。該原型采用PCIe? 6.0（64 Gbps，8通道） 作為連接服務器的主機接口。原型測試表明，在功耗低于40瓦的情況下，可實現5TB容量和64GB/s帶寬。
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除物聯網、大數據分析和邊緣高級AI處理等領域之外，鎧俠目前正積極推動此項研究成果的早期商業化和實際應用，以抓住生成式AI等新一輪市場機遇。
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閃迪也在構建HBF技術和生態
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今年初，SanDisk閃迪就展示了其最新研發的高帶寬閃存（HBF），這是一種專為?AI領域設計的新型存儲器架構。
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在設計上，HBF結合了3D NAND閃存和高帶寬存儲器（HBM）的特性，能更好地滿足AI推理的需求。

HBF的堆疊設計類似于HBM，通過硅通孔（TSVs）將多個高性能閃存核心芯片堆疊，連接到可并行訪問閃存子陣列的邏輯芯片上。也就是基于 SanDisk的 BICS 3D NAND 技術，采用CMOS直接鍵合到陣列（CBA）設計，將3D NAND存儲陣列鍵合在I/O 芯片上。

HBF 打破了傳統的 NAND 設計，實現了獨立訪問的存儲器子陣列，超越了傳統的多平面方法，這種設計提高了存儲器的并行訪問能力，從而提升了帶寬和吞吐量。

HBF可匹配HBM的帶寬，同時以相近的成本實現每個堆棧的容量比HBM高出8到16倍。HBF使用16個核心芯片，單堆棧容量可達512GB，8HBF 堆棧可實現 4TB的容量。
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今年8月，Sandisk閃迪宣布與SK海力士簽署具有里程碑意義的諒解備忘錄，雙方將攜手制定高帶寬閃存（High Bandwidth Flash，HBF）技術規范。這項新興技術旨在為下一代人工智能推理提供突破性的存儲容量和性能支持。通過此次合作，雙方將致力于推動該技術規范標準化，明確技術要求，并共同探索構建高帶寬閃存技術生態系統。