Компании активно работают над усовершенствованием производственных процессов не только для DRAM, но и для флеш-памяти. Sandisk, один из ведущих разработчиков стандарта HBF, планирует до конца этого года запустить в Японии экспериментальную линию для выпуска такой памяти, а серийное производство наладить уже в 2027 году.
Источник изображения: Sandisk
Согласно информации ETNews, компания уже начала поиск материалов, комплектующих и оборудования, необходимых для выпуска HBF — нового типа NAND-памяти с вертикальной компоновкой, напоминающей HBM. Пилотная линия в Японии может быть запущена во втором полугодии, а первые тестовые образцы HBF Sandisk рассчитывает получить до конца текущего года. Если все пойдет по намеченному плану, компания сможет начать массовое производство HBF примерно на полгода раньше, чем предполагалось изначально.
Для изготовления HBF будет задействована часть оборудования, пригодного для выпуска HBM, а также некоторые схожие технологические решения. В связи с этим поиск поставщиков материалов и оборудования для HBF вряд ли вызовет затруднения. Китайские производители памяти тоже готовятся к выпуску HBF, поэтому конкуренция на рынке обещает быть высокой. В вопросах стандартизации HBF Sandisk поддерживает конкурирующая компания SK hynix. Ожидается, что пик востребованности HBF придется на 2030 год. Интерес к производству HBF проявляет и Samsung Electronics, которая работает над разработкой такой памяти с начала текущего десятилетия. Однако, в отличие от SK hynix, этот южнокорейский гигант пока не делает громких заявлений относительно сроков выхода HBF на рынок.
Считается, что HBF позволит размещать крупные массивы данных в непосредственной близости от GPU, ускоряя работу с ИИ-моделями при выполнении задач инференса. Хотя по скорости HBF уступает HBM, по емкости она превосходит ее в 16 раз. Так, в 16-слойном стеке HBF можно хранить до 512 Гбайт информации. Если окружить GPU восемью такими стеками, общий объем памяти достигнет 4 Тбайт. Спрос на подобные решения будет расти по мере того, как индустрия искусственного интеллекта смещает фокус с обучения больших языковых моделей на их применение в инференсе.
