HBM（高帶寬內存）作為當前 AI 加速器 GPU 的核心配置，憑借垂直堆疊的薄 DRAM 芯片結構，以超高數據帶寬為 AI 訓練與推理提供了關鍵支撐，成為 AI 算力爆發的重要基石。然而，HBM 存在兩大顯著短板：一是成本居高不下，其價格較普通 DDR 內存高出一個數量級；二是容量增長受限，受限于 DRAM 內存密度縮放的技術瓶頸，即便如英偉達 Blackwell GPU 搭載 8 個 24GB HBM3e 芯片堆棧（總容量 192GB），也難以滿足模型規模爆炸式增長、上下文長度拓展及 AI
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據韓媒報道，被韓媒譽為“HBM之父”的韓國科學技術院（KAIST）電氣工程系教授金仲浩表示，高帶寬閃存（HBF）有望成為下一代AI時代的關鍵存儲技術，并將與HBM并行發展，共同推動各大芯片廠商的性能增長。HBF的設計理念與HBM類似，都利用硅通孔（TSV）連接多層堆疊芯片。不同的是，HBM以DRAM為核心，而HBF則利用NAND閃存進行堆疊，具有“更高容量、更劃算”的優勢。Kim Joung-ho指出，雖然NAND比DRAM慢，但其容量通常大10倍以上。有效地堆疊數百層甚至數千層，可以滿足AI模型的海量存
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根據 The Elec 的報道，KAIST 教授金正浩指出，HBF（高帶寬閃存）——像 HBM 一樣堆疊的 NAND 閃存——可能成為 AI 未來的決定性因素。正如報道解釋的那樣，HBF 在結構上與 HBM 相似，芯片堆疊并通過硅通孔（TSV）連接。關鍵的區別在于 HBF 使用 NAND 閃存代替了 DRAM。AI 瓶頸主要受限于內存帶寬報告指出，金（Kim）強調當前 AI 受限于內存帶寬和容量。他解釋說，今天的基于 Transformer 的模型可以處理高達 100 萬個 token
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Sandisk閃迪公司近日正式宣布創立技術顧問委員會，為其開創性的高帶寬閃存技術（High Bandwidth Flash，HBF?）提供發展與戰略指導。該委員會由來自公司內部與外部的行業專家以及資深技術領袖組成。David Patterson教授和Raja Koduri已被正式任命為委員會成員，他們將為閃迪即將推出的HBF提供戰略指導、技術洞察與市場前瞻，并主導推動相關開放標準的制定。閃迪公司執行副總裁、首席技術官兼HBF技術顧問委員會成員Alper Ilkbahar表示：“我們很榮幸邀請到兩位杰出的計
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在我居住地區的藥妝店Walgreen里，似乎總有某些能吸引人們好奇目光的醫療儀器。這次，我們選擇拆解的電子裝置，就是現在在藥妝店或量販百貨中隨處可見的人體脂肪測量計。此次選擇的產品是歐姆龍(Omron)公司的50美元(或不到50美元)HBF-306體脂計。
這不是一個讓人們用來玩樂的普通儀器，嚴格來說，它的主要用途在于醫療方面，因為它能快速地告訴被測者身體內所含脂肪的比例。不過，隨著這種儀器在操作時所呈現的神奇效果，我想它或許能很好地持續檢查我在維持體重方面的進展。這個儀器可在相當簡單的前提下執
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