เรื่องเล่าจากวงการชิป: เมื่อ “แฟลช” จะมาแทน “แรม” ในงาน AI

ลองจินตนาการว่า GPU สำหรับงาน AI ไม่ต้องพึ่ง DRAM แบบ HBM ที่แพงและจำกัดความจุอีกต่อไป แต่ใช้แฟลชความเร็วสูงที่มีความจุระดับ SSD—นั่นคือเป้าหมายของ Sandisk กับเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash)

Sandisk ได้ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านเทคนิค โดยดึงสองตำนานแห่งวงการคอมพิวเตอร์มาเป็นผู้นำ ได้แก่ Prof. David Patterson ผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID และ Raja Koduri อดีตหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel เพื่อผลักดัน HBF ให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของหน่วยความจำสำหรับ AI

HBF ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับเทคนิค CBA wafer bonding และการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ ทำให้สามารถให้แบนด์วิดธ์ระดับ HBM ได้ แต่มีความจุสูงถึง 4TB ต่อ GPU และต้นทุนต่ำกว่าอย่างมหาศาล

Sandisk เปิดตัวเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash) เพื่อใช้แทน HBM ในงาน AI
ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับ CBA wafer bonding
รองรับการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ

HBF ให้แบนด์วิดธ์ระดับเดียวกับ HBM แต่มีความจุสูงกว่า 8 เท่าในต้นทุนใกล้เคียงกัน
GPU ที่ใช้ HBF สามารถมี VRAM ได้ถึง 4TB
หากใช้ร่วมกับ HBM จะได้รวมสูงสุดถึง 3TB

Sandisk ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาโดยมี David Patterson และ Raja Koduri เป็นผู้นำ
Patterson คือผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID
Koduri เคยเป็นหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel

HBF ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ทั้งในดาต้าเซ็นเตอร์และ edge computing
Patterson ระบุว่า HBF จะช่วยลดต้นทุนของงาน AI ที่ปัจจุบันยังแพงเกินไป
Koduri ระบุว่า HBF จะพลิกโฉม edge AI โดยให้แบนด์วิดธ์และความจุสูงในอุปกรณ์ขนาดเล็ก

HBF ใช้ electrical interface เดียวกับ HBM และต้องปรับ protocol เพียงเล็กน้อย
ทำให้สามารถนำไปใช้กับ GPU ได้ง่ายขึ้น
ไม่จำเป็นต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด

เปิดตัวครั้งแรกในงาน Future FWD 2025 พร้อมแผนพัฒนา HBF รุ่นต่อไป
มี roadmap เพิ่มความจุและแบนด์วิดธ์ในอนาคต
อาจมี trade-off ด้านการใช้พลังงาน

HBF ยังไม่ใช่ตัวแทนโดยตรงของ HBM และมีข้อจำกัดด้าน latency
NAND Flash มี latency สูงกว่า DRAM
เหมาะกับงาน inference และ training มากกว่างานที่ต้องตอบสนองเร็ว

การใช้งาน HBF ต้องอาศัยการสนับสนุนจากผู้ผลิต GPU โดยตรง
ต้องใช้ interposer ที่เชื่อมต่อกับ GPU โดยเฉพาะ
หาก NVIDIA ไม่รับรอง HBF อาจจำกัดการใช้งานในตลาด

ยังไม่มีการประกาศวันเปิดตัวหรือผลิตภัณฑ์ที่ใช้ HBF อย่างเป็นทางการ
อยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและทดสอบ
ต้องรอการยอมรับจากอุตสาหกรรมก่อนใช้งานจริง

การแข่งขันกับผู้ผลิต HBM อย่าง Samsung และ SK Hynix ยังเข้มข้น
HBM มี ecosystem ที่แข็งแกร่งและได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA
Sandisk ต้องผลักดัน HBF ให้เป็นมาตรฐานเปิดเพื่อหลีกเลี่ยงการผูกขาด

https://www.techradar.com/pro/sandisk-recruits-risc-cofounder-amd-graphics-legend-to-spearhead-cheaper-rival-to-hbm-high-bandwidth-flash-could-bring-ssd-capacities-to-ai-gpus-without-the-cost
⚡ เรื่องเล่าจากวงการชิป: เมื่อ “แฟลช” จะมาแทน “แรม” ในงาน AI ลองจินตนาการว่า GPU สำหรับงาน AI ไม่ต้องพึ่ง DRAM แบบ HBM ที่แพงและจำกัดความจุอีกต่อไป แต่ใช้แฟลชความเร็วสูงที่มีความจุระดับ SSD—นั่นคือเป้าหมายของ Sandisk กับเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash) Sandisk ได้ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านเทคนิค โดยดึงสองตำนานแห่งวงการคอมพิวเตอร์มาเป็นผู้นำ ได้แก่ Prof. David Patterson ผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID และ Raja Koduri อดีตหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel เพื่อผลักดัน HBF ให้กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของหน่วยความจำสำหรับ AI HBF ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับเทคนิค CBA wafer bonding และการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ ทำให้สามารถให้แบนด์วิดธ์ระดับ HBM ได้ แต่มีความจุสูงถึง 4TB ต่อ GPU และต้นทุนต่ำกว่าอย่างมหาศาล ✅ Sandisk เปิดตัวเทคโนโลยี HBF (High Bandwidth Flash) เพื่อใช้แทน HBM ในงาน AI ➡️ ใช้ NAND Flash แบบ BiCS ร่วมกับ CBA wafer bonding ➡️ รองรับการจัดเรียงชิปแบบ 16 ชั้นต่อแพ็กเกจ ✅ HBF ให้แบนด์วิดธ์ระดับเดียวกับ HBM แต่มีความจุสูงกว่า 8 เท่าในต้นทุนใกล้เคียงกัน ➡️ GPU ที่ใช้ HBF สามารถมี VRAM ได้ถึง 4TB ➡️ หากใช้ร่วมกับ HBM จะได้รวมสูงสุดถึง 3TB ✅ Sandisk ตั้งคณะกรรมการที่ปรึกษาโดยมี David Patterson และ Raja Koduri เป็นผู้นำ ➡️ Patterson คือผู้ร่วมพัฒนา RISC และ RAID ➡️ Koduri เคยเป็นหัวหน้าฝ่ายกราฟิกของ AMD และ Intel ✅ HBF ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ทั้งในดาต้าเซ็นเตอร์และ edge computing ➡️ Patterson ระบุว่า HBF จะช่วยลดต้นทุนของงาน AI ที่ปัจจุบันยังแพงเกินไป ➡️ Koduri ระบุว่า HBF จะพลิกโฉม edge AI โดยให้แบนด์วิดธ์และความจุสูงในอุปกรณ์ขนาดเล็ก ✅ HBF ใช้ electrical interface เดียวกับ HBM และต้องปรับ protocol เพียงเล็กน้อย ➡️ ทำให้สามารถนำไปใช้กับ GPU ได้ง่ายขึ้น ➡️ ไม่จำเป็นต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด ✅ เปิดตัวครั้งแรกในงาน Future FWD 2025 พร้อมแผนพัฒนา HBF รุ่นต่อไป ➡️ มี roadmap เพิ่มความจุและแบนด์วิดธ์ในอนาคต ➡️ อาจมี trade-off ด้านการใช้พลังงาน ‼️ HBF ยังไม่ใช่ตัวแทนโดยตรงของ HBM และมีข้อจำกัดด้าน latency ⛔ NAND Flash มี latency สูงกว่า DRAM ⛔ เหมาะกับงาน inference และ training มากกว่างานที่ต้องตอบสนองเร็ว ‼️ การใช้งาน HBF ต้องอาศัยการสนับสนุนจากผู้ผลิต GPU โดยตรง ⛔ ต้องใช้ interposer ที่เชื่อมต่อกับ GPU โดยเฉพาะ ⛔ หาก NVIDIA ไม่รับรอง HBF อาจจำกัดการใช้งานในตลาด ‼️ ยังไม่มีการประกาศวันเปิดตัวหรือผลิตภัณฑ์ที่ใช้ HBF อย่างเป็นทางการ ⛔ อยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและทดสอบ ⛔ ต้องรอการยอมรับจากอุตสาหกรรมก่อนใช้งานจริง ‼️ การแข่งขันกับผู้ผลิต HBM อย่าง Samsung และ SK Hynix ยังเข้มข้น ⛔ HBM มี ecosystem ที่แข็งแกร่งและได้รับการสนับสนุนจาก NVIDIA ⛔ Sandisk ต้องผลักดัน HBF ให้เป็นมาตรฐานเปิดเพื่อหลีกเลี่ยงการผูกขาด https://www.techradar.com/pro/sandisk-recruits-risc-cofounder-amd-graphics-legend-to-spearhead-cheaper-rival-to-hbm-high-bandwidth-flash-could-bring-ssd-capacities-to-ai-gpus-without-the-cost
0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 37 มุมมอง 0 รีวิว