Спецификация HBF, которую Sandisk и SK hynix представили через Open Compute Project, обещает до 512 ГБ в одном пакете и дорожную карту с пропускной способностью до 3 ТБ/с. По данным Tom's Hardware, новая память HBF задумана как дополнительный слой рядом с GPU для AI-инференса: объемнее и потенциально дешевле HBM, но заметно ближе к вычислениям, чем обычная флеш-подсистема. Для тех, кто строит inference-кластеры и считает стоимость каждого токена, это уже не лабораторная экзотика, а попытка решить одну из самых дорогих проблем AI-железа.
Формально компании анонсировали не новый SSD и не замену HBM, а открытый стандарт для высокоскоростной энергонезависимой памяти. Начальная версия описывает HBF-пакеты емкостью до 512 ГБ с использованием стеков из 8 или 16 кристаллов. Важная деталь: речь идет не о типовых 3D NAND-чипах, снятых с полки, а о специализированных устройствах с быстрым интерфейсом; раньше Sandisk даже называла их HBF core dies. В спецификацию заложены электрические параметры, требования к интерфейсу, упаковке и надежности, а также требования к программному вводу-выводу. Через OCP формат сразу подают как открытый стандарт, а не как закрытую связку под одного вендора, и это для рынка ускорителей почти не менее важно, чем сами цифры на слайде.
С цифрами, впрочем, все тоже достаточно громко. HBF разбита на три класса производительности: примерно от 0,4 до 3,0 ТБ/с. При этом сам источник оговаривает важную неясность: не до конца понятно, идет ли речь о пропускной способности всей HBF-подсистемы или одного пакета. Но даже верхняя граница выглядит амбициозно, потому что она выше, чем заявленные 2 ТБ/с у одного стека HBM4. Здесь, правда, полезно не путать пропускную способность с задержкой. Если HBF и сможет догонять HBM по bandwidth в отдельных конфигурациях, по латентности она, вероятнее всего, останется позади. Компании этого, похоже, и не скрывают: HBF продвигают не как самую быструю память вообще, а как еще один слой в иерархии рядом с вычислением.
Отдельный инженерный сюжет связан с интерфейсом. SK hynix говорит об использовании UCIe, чтобы упростить интеграцию в гетерогенные вычислительные платформы. Sandisk при этом упоминает интерфейс «xPU-HBF». Tom's Hardware обращает внимание, что формулировки расходятся, и пока это больше похоже на разницу в описании конкретной реализации, чем на войну несовместимых подходов. Добрать из одного 512-гигабайтного пакета хотя бы 400 ГБ/с уже непросто. В прежних материалах Sandisk описывала HBF как набор специальных кристаллов с очень широкой параллельностью доступа. Если поверх этого используется одна UCIe-линия до 64 GT/s и 64 линий, базовый кристалл такого пакета превращается в довольно сложный кусок кремния. И вот здесь начинается реальная жизнь, где красивую архитектуру нужно еще упаковать, охладить и сделать воспроизводимой в производстве.
Почему вокруг этого столько внимания, хотя речь пока только о спецификации? Потому что AI-инференс все сильнее упирается в память, а не только в вычислительные блоки. HBM дает отличную скорость, но она дорогая и ограничена по объему: источник напоминает, что один стек HBM4 рассчитан максимум на 64 ГБ. HBF целится в совсем другой масштаб — до 512 ГБ на пакет, и именно поэтому память HBF позиционируют как новый уровень в иерархии памяти, а не как прямую замену HBM. Идея проста: держать рядом с ускорителем существенно более крупные пулы данных, чем позволяет одна HBM, не скатываясь сразу на уровень SSD с его совсем другой задержкой. В индустрии давно ищут такой промежуточный слой между очень быстрой, но дорогой памятью и очень емким, но более медленным хранилищем; HBF — одна из самых конкретных попыток оформить этот слой в стандарт.
Но в этой истории есть холодный душ, и он называется экосистема. С момента, когда Sandisk и SK hynix объявили о совместной работе над HBF в 2025 году, публичный интерес к консорциуму, как пишет источник, проявили только Google и Tenstorrent. Если считать самих инициаторов, вокруг технологии пока видны всего четыре имени. На другой стороне списка слишком много тяжеловесов, чтобы сделать вид, будто это неважно: AMD, Broadcom, Intel, Nvidia, Marvell, Micron, Qualcomm, Samsung и Western Digital пока интереса не выражали. Для открытого стандарта это, возможно, главный показатель. Без производителей ускорителей, системных интеграторов и крупных заказчиков даже очень умная спецификация рискует остаться хорошей презентацией для отраслевых конференций.
Для разработчиков и владельцев AI-инфраструктуры вывод пока прагматичный. HBF не обещает мгновенно удешевить inference и точно не означает, что HBM можно вычеркивать из бюджета. Но если память HBF доберется до реальных серверов, она может заметно поменять компоновку inference-узлов: часть нагрузки, для которой HBM слишком дорога по емкости, можно будет держать ближе к ускорителю, чем это возможно сейчас. Это важно не только для гиперскейлеров, но и для компаний, которые проектируют собственные AI-платформы или кастомные ускорители. У такой памяти будет смысл только в связке с программным стеком: этот новый уровень нужно будет еще внятно показать системам размещения моделей, библиотекам ввода-вывода и самим фреймворкам инференса. Иначе железо останется быстрым, а польза — теоретической.
Главная интрига здесь не в том, можно ли нарисовать на слайде 3 ТБ/с, а в том, согласится ли рынок встроить еще один дорогой и сложный слой памяти в архитектуру AI-серверов. Если хотя бы Google или Tenstorrent доведут идею до реальных дизайнов, HBF может стать рабочим компромиссом между скоростью HBM и емкостью флеша. Если нет, отрасль получит еще один открытый стандарт с хорошей логикой и слишком маленьким числом желающих превращать его в массовое железо.