闪迪已在昨日举行的投资者会议上公布了 HBF 的更多信息。

　　据悉，HBF 有望结合 HBM 级别的读取带宽，并实现 HBM 8-16 倍的容量，帮助 AI 领域解决“内存墙”问题。目前闪迪已经完成首款 HBF 产品的流片，预计 2027 年提供初始样品，并在 2028 年实现量产。

　　闪迪内部数据显示，在运行 AI 大模型时，HBF 系统可使用 4 块 GPU 实现 HBM 系统 8 块 GPU 同等的 Token 输出量。这意味着 HBF 有望缓解当前的内存瓶颈，并减少 GPU 需求，降低 AI 服务器建设成本。

　　另一方面，HBM 采用接近 NAND 闪存的技术，而非 DRAM 堆叠技术。HBF 的目标是在低成本的前提下，提供接近 HBM 的带宽，但延迟较高。

　　瑞穗证券则认为，HBF 不太可能完全取代 HBM，但有望推动 AI 推理采用解耦式架构。目前谷歌、Meta 和 SK 海力士等公司已在推动这种技术发展。

　　此外，第一版 HBF 最高支持 512GB 容量，可采用 8 层堆叠或 16 层堆叠的配置，并提供三个带宽等级，带宽约为 0.4TB/s 至 3.0TB/s。

　　特别

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