Ранее в этом месяце был официально представлен новый стандарт памяти HBF, над созданием которого совместно работали SK hynix и Sandisk. Компания Sandisk уже заявила о готовности цифровых проектов, что позволит начать производство соответствующих чипов в ближайшем будущем.
По предварительным данным, первые физические образцы HBF компания Sandisk представит уже в следующем году, а массовое производство планируется развернуть к 2028 году.
Технически новый стандарт даёт надежду на сокращение дефицита как HBM, так и GPU, а также на снижение затрат при создании вычислительной инфраструктуры для искусственного интеллекта. Впрочем, аппетиты разработчиков в этой сфере растут значительно быстрее, чем появляются более эффективные технологии вычислений.
HBF обходится дешевле HBM при одинаковой ёмкости, но в целом обладает более высокой ёмкостью, хотя и уступает HBM по задержкам при передаче данных. Пропускная способность у обоих типов памяти сопоставима.
По всей видимости, в будущем оба типа памяти будут не конкурировать, а сосуществовать и комбинироваться — HBF не сможет полностью вытеснить HBM с рынка. Чипы NAND в HBF объединяются в вертикальные стеки из 8 или 16 штук общим объёмом до 512 Гбайт.
Представители Sandisk также сообщили, что в период с 2028 по 2030 фискальные годы выручка компании будет расти в среднем на 16-19% ежегодно, а норма прибыли сохранится на уровне около 80%. Этому во многом будут способствовать долгосрочные соглашения, уже заключённые с восемью компаниями-покупателями памяти.
К 2028 фискальному году поставки по таким контрактам будут формировать две трети всего объёма производства продукции Sandisk.
Об этом представители компании рассказали вчера на мероприятии для инвесторов. По итогам выступления стало известно, что память HBF способна обеспечить скорость чтения данных, характерную для HBM, но при этом увеличить ёмкость в шесть-восемь раз.
Добавление HBF в вычислительную конфигурацию с GPU позволяет получать такое же количество токенов при вдвое меньшем количестве самих GPU по сравнению с классической схемой на базе HBM.
При работе больших языковых моделей комбинация из четырёх GPU с памятью HBF обеспечивает производительность, аналогичную той, что раньше достигалась восемью GPU с памятью HBM.