HBM之父前瞻:HBF加速商业化,HBM6普及有望提速
1月17日,IT之家援引业内消息称,被誉为“HBM之父”的韩国科学技术院(KAIST)学者金正浩(Kim Jung-Ho)在近日的一场行业论坛上表示,尽管高带宽内存(HBM)从初代产品问世到站上半导体产业舞台中央,花了将近十年时间,但高带宽闪存(HBF)的普及进程将显著加快。
一方面,几家主要存储厂商在开发HBM的过程中,积累了大量的堆叠架构设计与工艺技术经验;另一方面,人工智能的爆发式增长使得现有HBM在容量上已难以满足AI负载日益增长的数据需求。

继SK海力士之后,三星电子也加入了由闪迪首创的HBF技术阵营,三方正携手推动HBF的技术标准化。业内人士预测,HBF的带宽将超过1638GB/s,这相当于PCIe 6.0×4带宽的50倍,而其容量则有望达到512GB。
在商业化进程上,SK海力士有望于本月晚些时候展示HBF的早期测试版本。三星与闪迪则正朝着在2027年底至2028年初,将HBF应用于英伟达、AMD及谷歌的AI XPU这一目标迈进。而HBF的广泛应用预计需待HBM6发布之后,届时单个基础裸片将集成多组存储堆栈。
金正浩将HBM与HBF的关系比作书房与图书馆:前者容量较小,但存取更为便捷;后者容量巨大,但延迟更高。他指出,针对NAND闪存与DRAM内存的底层差异,软件工程师需对HBF的数据操作算法进行优化,尽量减少写入次数。
相关攻略
存储卡市场近期迎来新一轮价格波动。据科技资讯平台PhotoRumors最新披露,知名存储品牌雷克沙(Lexar)或将于6月1日起对旗下存储卡系列进行价格调整,部分热门型号预计最高涨幅可达25%。 此次调价并非孤立事件。事实上,自今年年初以来,包括LaCie(雷孜)、OWC、ProGrade在内的多家
2026 04 23 话说回来,这张图所呈现的,其实是一个相当典型的场景。它捕捉到的瞬间,往往能反映出更深层次的趋势或状态。当然,单凭一幅画面无法讲述全部故事,但它无疑是一个有力的切入点,为我们后续的分析提供了直观的锚点。 那么,从这样的视觉信息出发,我们能解读出什么?关键在于,不能孤立地看待它,而
随着新一代硬件平台的发布再加上Intel和AMD的大力推进,各家厂商都推出了新的PCIe 5 0 SSD。但目前大多数的PCIe 5 0 SSD虽然拥有非常高的读写性能,但却带来了更高的发热和功耗,在笔记本、迷你主机等散热空间有限的设备上,很难保证性能的稳定性,续航时间也可能受影响。而宏碁推出的这款
存储芯片涨价带来的影响还在继续,手机、电脑、游戏机等各类电子产品都在涨价。在涨价公告中,许多品牌都坦言存储成本激增是核心原因。而作为普通用户的我们,也不可避免地受到了影响,在不断变动的价格数字面前,调整着自己的购买决策。 近期,雷科技(ID:leitech)和多名用户进行了深入交流,通过聊天的方式去
闪迪正显著加快高带宽闪存(HBF)的商业化进程 AI推理时代的存储版图,正在酝酿一场新的结构性变革。继HBM之后,一个被视为关键存储层级的新技术——高带宽闪存(HBF),正吸引闪迪、SK海力士与三星电子全面入局。这标志着,存储行业下一轮核心竞争的战鼓,已然敲响。 商业化进程提速:闪迪着手搭建原型产线
热门专题
热门推荐
英伟达Omniverse定位为物理AI操作系统。松应科技推出ORCALab1 0,旨在构建基于国产GPU的物理AI训练体系。针对机器人行业数据成本高、仿真迁移难的问题,平台提出“1:8:1黄金数据合成策略”,并通过高精度仿真提升数据可用性。平台将仿真与训练集成于个人设备,降低开发门槛,核心战略是在英伟达生态垄断下推动国产替。
Concordium是一个注重合规与隐私的区块链平台,其原生代币为CCD。该平台通过内置身份验证机制平衡隐私与监管要求,旨在服务企业级应用。CCD用于支付交易手续费、网络治理及生态内服务结算。其经济模型包含释放与销毁机制,以维持代币价值稳定。项目在合规金融、供应链、数字身份等领域有应用潜力。
上海人工智能实验室联合多家机构发起国产软硬件适配验证计划,致力于打造覆盖AI全流程的验证平台与自主生态社区。该平台旨在解决国产算力与应用协同难题,构建从芯片到应用的全链路验证体系,支持多种软硬件适配,推动国产AI技术向“好用、易用”发展。商汤科技依托AI大装置深度参与,已。
具身智能行业资本火热,但曾估值超200亿元的达闼科技迅速崩塌。其失败主因在于创始人黄晓庆以通信行业思维经营机器人业务,过度依赖政商关系与资本运作,技术产品突破有限;同时股权结构复杂分散,倚重政府基金,最终因融资断档与商业化不足导致团队离散。这折射出第一代创业者跨。
TurboQuant论文被质疑弱化与RaBitQ的关联,并存在理论比较与实验公平性问题。谷歌借助平台影响力将其定义为突破性成果,凸显了大厂在学术生态中的结构性优势。类似争议在伦理AI、芯片等领域亦有体现,反映了产业界将利益嵌入研究流程的机制。当前AI研究日益由大厂主导,其通过资本、渠道与话语权塑造。





