電子發燒友網綜合報道，日前，閃迪宣布已與SK海力士簽署一項諒解備忘錄，雙方將共同制定高帶寬閃存 (High Bandwidth Flash，HBF) 規范。通過此次合作，雙方希望標準化規范、定義技術要求，并探索構建HBF的技術生態系統。

高帶寬閃存(HBF)是一種專為 AI 領域設計的新型存儲器架構。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看，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/0 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，8個HBF堆棧可實現 4TB的容量。

SK海力士作為全球HBM技術的領導者，在高性能存儲解決方案領域擁有深厚的技術積淀與產業鏈整合能力。其參與HBF標準制定將為這一新興技術注入關鍵的行業經驗，確保HBF與現有GPU、中介層及系統架構的無縫兼容。

閃迪則憑借在NAND閃存領域的創新積累，特別是其專有的BiCS NAND技術與晶圓鍵合工藝，為HBF提供了高密度、高可靠性的存儲基礎。雙方通過優勢互補，不僅加速了HBF從概念驗證到商業化落地的進程，更致力于將其塑造為跨廠商的通用標準，避免技術碎片化風險。

根據合作計劃，閃迪目標于2026年下半年推出首批HBF內存樣品，并在2027年初實現搭載該技術的AI推理設備原型驗證。這些設備預計將覆蓋從手持終端到服務器的全場景應用，為邊緣計算與超大規模數據中心提供靈活的內存擴展方案。

研究表明，大型語言模型（LLM）的推理效率受限于內存容量與帶寬的平衡難題，而HBF通過分層存儲架構（如HBM+閃存混合堆棧）提供了全新思路。盡管NAND閃存的延遲高于DRAM，但其非易失性與高容量特性使其成為冷數據存儲的理想選擇，配合HBM處理熱數據，可顯著優化整體系統效率。

業界預計，HBF的標準化進程將加速異構內存堆棧的普及，使DRAM、閃存乃至新型持久內存能夠在AI加速器中共存，最終賦能下一代計算架構突破內存墻限制，迎接通用人工智能時代的到來。