Telset.id – Sandisk dan SK hynix secara resmi memperkenalkan spesifikasi High Bandwidth Flash (HBF) pada Selasa (2026), sebuah teknologi penyimpanan yang menggabungkan non-volatilitas 3D NAND dengan performa High Bandwidth Memory (HBM) untuk sistem AI inference. Spesifikasi ini dirilis melalui Open Compute Project (OCP), menjadikannya standar terbuka而非 antarmuka proprietary.
Langkah ini menjadi perkembangan penting bagi industri AI, terutama untuk workload yang membutuhkan kapasitas memori jauh lebih besar dibandingkan yang dapat disediakan HBM secara ekonomis. Dengan kapasitas hingga 512GB per paket, HBF menawarkan solusi memori berkapasitas tinggi dengan bandwidth mendekati memori near-memory.
Spesifikasi awal HBF mendefinisikan paket dengan kapasitas hingga 512GB menggunakan susunan NAND die 8-Hi atau 16-Hi. Namun, perlu dicatat bahwa ini bukan susunan 3D NAND standar, melainkan perangkat khusus dengan antarmuka cepat. Sandisk pernah menyebutnya sebagai HBF core dies, bukan tumpukan 3D NAND die biasa.
Performa HBF dibagi menjadi tiga tingkatan bandwidth yang berkisar dari sekitar 0,4 TB/s hingga 3,0 TB/s. Rentang performa yang sangat lebar ini mengindikasikan bahwa Sandisk dan SK hynix memperkirakan HBF akan memiliki peta jalan multi-tahun dengan berbagai implementasi dan generasi.
Fakta menariknya, implementasi HBF paling mumpuni dengan bandwidth 3 TB/s diprediksi mampu melampaui bandwidth memori satu tumpukan HBM4 yang mencapai 2 TB/s. Meski demikian, HBF kemungkinan besar tidak akan mengungguli HBM4 dalam hal latensi.
Menariknya, SK hynix mengklaim bahwa HBF menggunakan standar Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) untuk menyederhanakan integrasi dengan platform komputasi heterogen. Sementara itu, Sandisk mengklaim HBF akan mengadopsi antarmuka ‘xPU-HBF’, yang kemungkinan merupakan definisi UCIe yang diimplementasikan oleh perusahaan seperti Broadcom atau Marvell.
Selain target kapasitas dan performa, spesifikasi ini juga menetapkan karakteristik elektrikal dan antarmuka, panduan pengemasan dan keandalan untuk perangkat HBF bertumpuk, serta persyaratan I/O perangkat lunak. Namun, spesifikasi tersebut saat ini belum dipublikasikan secara resmi oleh OCP.
Tantangan Teknis dan Potensi Adopsi HBF
Mengekstrak bandwidth 400 GB/s dari satu paket HBF 512GB bukanlah tugas yang mudah. Untuk mewujudkan paket semacam itu, Sandisk berencana menggunakan 16 HBF core dies yang memiliki banyak array yang dapat diakses secara bersamaan menggunakan jalur baca/tulis khusus.
Sementara itu, dimungkinkan untuk mencapai bandwidth lebih dari 400 GB/s per paket menggunakan satu antarmuka UCIe yang berjalan hingga 64 GT/s dengan 64 jalur. Namun, ini berarti base die HBF akan menjadi silikon yang cukup kompleks.
Sandisk dan SK hynix memposisikan HBF sebagai tier memori baru untuk workload AI inference dengan menggabungkan bandwidth near-memory dengan kapasitas lebih tinggi dan non-volatilitas NAND flash. Teknologi ini ditujukan untuk workload yang membutuhkan kumpulan memori jauh lebih besar di dekat komputasi daripada yang dapat disediakan HBM secara ekonomis.
Sebagai contoh, sementara kapasitas maksimum satu tumpukan HBM4 adalah 64GB, satu tumpukan HBF dapat menyediakan hingga 512GB. Bahkan dengan bandwidth yang lebih rendah, memori semacam ini dapat berguna untuk workload inference.
Pertanyaan terbesar tentang HBF adalah siapa yang akan mengadopsi teknologi ini. Sejak Sandisk dan SK hynix mengumumkan rencana berkolaborasi mendefinisikan spesifikasi HBF pada 2025, hanya Google dan Tenstorrent yang menyatakan minat untuk berpartisipasi dalam konsorsium HBF.
Sementara itu, AMD, Broadcom, Intel, Nvidia, Marvell, Micron, Qualcomm, Samsung, dan Western Digital sejauh ini belum menunjukkan minat terhadap HBF. Kurangnya minat dari pemain besar industri ini menjadi pertanyaan besar mengenai masa depan adopsi teknologi HBF secara luas.
Dengan dirilisnya spesifikasi HBF melalui OCP, teknologi ini kini menjadi standar terbuka yang dapat diakses oleh siapa pun. Namun, keberhasilan HBF akan sangat bergantung pada sejauh mana industri bersedia mengadopsinya, terutama mengingat persaingan dengan HBM yang sudah mapan di pasar.
Bagi industri AI inference, kehadiran HBF menawarkan alternatif menarik dengan kapasitas jauh lebih besar dibandingkan HBM. Meskipun bandwidth-nya lebih rendah, kapasitas hingga 512GB per paket dapat menjadi solusi untuk workload yang membutuhkan memori besar tanpa harus mengeluarkan biaya tinggi seperti HBM.
Perkembangan ini juga menunjukkan bagaimana industri terus mencari cara untuk mengatasi keterbatasan memori dalam sistem AI. Dengan kombinasi keunggulan NAND flash dan performa HBM, HBF berpotensi menjadi jembatan antara kapasitas penyimpanan dan kecepatan memori untuk aplikasi AI generasi berikutnya.
Komentar
Belum ada komentar.