--- 格式版本: 2 标题: "大模型内存焦虑，办法被想到了U盘上-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3903123133466500" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "provisional" 发布时间需复核: "是" 发布时间来源: "fallback:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "LLM 仲裁服务异常，按现有强证据临时采用 2026-08-10，后续需复核" 发布时间校准置信度: "medium" 发布时间候选数量: 7 发布时间严格候选数量: 2 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T12:19:04+08:00" 发布时间仲裁状态: "service-error" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 22106 发现时间: "2026-08-10T12:01:02+08:00" 入库时间: "2026-08-10T04:19:26.500Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/bandwidth" 匹配关键词: - "内存" - "bandwidth" - "GPU" - "光" - "电源" - "HBM" - "AI服务器" - "计算" - "路线图" - "部署" - "性能" - "带宽" 相关厂家: - "阿里" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" AI打分: 53 AI分档: "非优质" AI质检状态: "不通过" AI打分理由: "主题为HBF闪存技术，与超节点/AI 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[量子位](https://36kr.com/user/1852809498)_·_ 2026年07月20日 00:10 全球存储行业供应紧张或有新解。 不是，Flash不是很慢吗？SanDisk和SK海力士怎么拿它喂大模型了？？？ IEEE最新刊发了一条挺反常识的新思路：**大模型的内存焦虑，可能要靠U盘里的同款技术来缓解了。** 没错，就是**NAND Flash**。 在不少人的印象里，Flash最大的特点是便宜、容量大、断电还不丢数据，但要说速度，尤其是拿来驱动大模型推理，似乎怎么都不像正经方案。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_4fdf5e279be94b1ba1a358ed7dbc4413@5091053_oswg71288oswg226oswg232_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 但现在，SanDisk和SK海力士正在推动一种新东西：**High Bandwidth Flash（高带宽闪存）**，**简称HBF。** 它的思路很直接：把HBM（高带宽内存）那套先进封装和芯片堆叠的方法，搬到NAND Flash上。 换句话说，就是**让原本负责存东西的闪存，也能参与到AI推理的高速数据供给里。** ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_70e89baaad80470ba9e4e3960e743d23@5091053_oswg243504oswg1080oswg675_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 根据SanDisk公开资料，HBF预计可以堆叠最多**16颗**NAND Flash芯片，目标**单个堆栈容量最高可达512GB**，**目标读取带宽最高可达1.6TB/s**。 后续第二代、第三代路线图里，读取带宽还会进一步提升到**2TB/s**和**3.2TB/s**。 这个数字虽然还追不上顶级HBM，但已经不是传统闪存那种“慢吞吞存储”的状态了。 这一技术突围的背后，**可能是全球存储行业亟待化解的供应紧缺困局。** 就在前几天（北京时间7月11号），韩国存储巨头SK海力士的首席执行官郭鲁正曾在美股纳斯达克首秀之日公开表示，**全球存储行业预计将在2027年面临史上最严重的供应短缺**，该言论迅速引爆资本市场与产业舆论。 在此背景下，SK海力士携手SanDisk推出HBF，或许正是他们为了缓解存储供应紧张交出的一份技术答卷。 一起来看看吧。 ## **Flash不是很慢吗，怎么能给AI用？** 问题来了，Flash不是出了名的写入慢吗？怎么突然能给AI用？ 半导体市场研究机构Objective Analysis总监Jim Handy在IEEE Spectrum采访中就提到，**很多人第一反应也是这个：这怎么说得通？Flash明明慢得离谱。** ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_f1e58a80ef344b1ba4a459ecd3e4395c@5091053_oswg3485oswg92oswg108_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) **但关键在于，Flash慢，主要慢在写入。** NAND Flash通过浮栅晶体管里的电荷来存储数据，并按块和页进行组织。这种机制使其断电后仍能保留数据，无需像DRAM那样不断刷新，因此**天然适合长期存储，兼具高密度与低成本的优势。** 不过代价就是，写入数据时，需要把电荷推进或移出绝缘栅，这个过程比给电容充放电慢得多。 所以在传统计算视角下，Flash很难和DRAM、HBM这类高速内存放在一个桌上讨论。 **但如果只看读取，事情就不一样了。** ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_ea3223e349914a04bb19cd4d60bebe9d@5091053_oswg3015oswg240oswg184_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 按最新ONFI 6.0闪存接口标准，**单颗die理论带宽最高可以到4.8GB/s。** 单看这个数字，确实不算夸张。 但**DDR5单条DIMM最高可到70.4GB/s**，**HBM4E单堆栈更是能到3.6TB/s**，和单颗NAND闪存芯片相比大约是**750倍**量级差距。 HBF要做的，就是通过3D封装和垂直堆叠，把多个NAND Flash die打包到一起，显著提高总读取带宽。 > SK海力士内存系统研究高级副总裁Hoshik Kim指出：**“通过将先进的3D封装和垂直堆叠技术应用于NAND闪存，HBF能够实现远超标准NVMe存储的带宽。”** 正如HBM堆叠DRAM芯片一样，HBF则通过堆叠NAND闪存裸片，打造出高存储密度的芯片。 **他们想做的，从来不是让单颗Flash突然变快，而是通过堆叠和封装，把读取通道堆出来。** ## **HBF不是要取代HBM，它找准了自己的定位** HBF真正有意思的地方，不在于它要取代HBM。 而在于它找准了一个很适合Flash的场景：**AI推理。** 训练和推理，对内存的要求并不一样。 训练大模型时，系统要不断读取权重、计算误差，再通过反向传播更新权重； 这个过程既要大量读，也要大量写，对Flash非常不友好； 因为Flash写入慢，写多了还涉及寿命和擦写管理问题。 **但推理阶段就不一样了。** 在这个阶段，模型已经完成训练，权重基本冻结，大多数时候，系统需要的是把这些庞大的模型权重快速读出来，而不是频繁改写它们。 **这正好落在Flash相对擅长的一侧。** ![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_c631fda5739144d4ad054938f501ab92@5091053_oswg69782oswg252oswg238_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) > SK海力士内存系统研究高级副总裁Kim表示：**“在推理环境中，诸如静态的数十亿参数模型权重或预计算的KV缓存（precomputed KV cache）等海量、读密集型数据，均可稳妥地存放于HBF层级。”** **这样一来，昂贵且容量有限的HBM就能被释放出来，专门充当高速暂存区。** 这个架构有点像给AI加了一层**“超大容量只读内存池”**。 **HBM**继续负责最紧急、最频繁的高速计算数据交换。 **HBF**则负责装下那些体量巨大、但不怎么改动的模型参数。 对当下的大模型推理来说，这个思路很有现实意义。 因为当前大模型推理所面临的困境早已不止于算力短缺，内存不够、带宽不够、能耗太高、部署成本太贵等多重压力正交织叠加。 尤其是在模型规模持续膨胀的大背景下，单卡显存容量不足与HBM成本高昂正成为制约其发展的显著因素。 **很多时候，不是GPU算不动，而是模型装不下，或者数据喂不过来。** 而HBF如果能在容量、带宽和成本之间找到平衡，**就可能让更大的模型以更低的成本跑起来。** ## **512GB一堆栈，AI服务器或可少用几张卡** SanDisk给出的第一代HBF目标参数，最高为512GB容量、1.6TB/s读取带宽。 **这个组合很关键**——HBM的优势是速度极快，但容量昂贵且有限；HBF虽然速度低一些，却能提供更大的容量和更低的单位成本。 这意味着，**未来AI服务器在部署大模型推理时，可能不一定要把所有权重都塞进HBM。** 一部分冷一点、静态一点、读多写少的数据，可以放在HBF里。 ![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_e9a77ac0ec2a4b7aa29476f4745610a1@5091053_oswg46701oswg230oswg246_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) △ 这样做的潜在收益有几个： 第一，**缓解HBM容量瓶颈。** 第二，**减少为了装下模型而堆更多加速卡的需求。** 第三，**降低推理系统整体成本和能耗。** Kim的判断是：**HBF与HBM并不是竞争对手，而是互为补充的工具。** > 他指出：“HBF能够在不牺牲数据供给速度的前提下，有效缓解HBM面临的严峻容量瓶颈，从而有望减少运行大规模模型所需的加速器数量。” 在此基础上，他预计该方案还将提升能效并降低成本，进而助力数据中心进一步扩展其AI推理硬件规模。 **这也是HBF最值得关注的产业逻辑：**它不是为了让Flash变成HBM，而是让AI系统里的不同数据，待在更适合自己的位置里。 热数据继续放HBM；大容量、静态、读密集数据放HBF；更低速、更便宜的数据继续放SSD或其他存储。 **如果这套分层成立，AI推理硬件的内存架构可能会多出一个新层级。** ## **规模化落地尚远，但大模型内存体系已现分工新信号** **当然，HBF目前还不是一个成熟的产品。** 据IEEE Spectrum报道，HBF至少还需要一年才可能出货，距离大规模部署可能还要几年。 今年2月25日，SanDisk和SK海力士已联合举办启动活动，宣布在开放计算项目OCP下推动HBF标准化工作。 作为数据中心硬件领域重要的开放产业组织，OCP主导制定了大量服务器、机柜、电源及加速器相关规范，如服务器规范DC-MHS、加速器规范OAI-OAM等。 **但目前，HBF标准还在推进中，正式发布时间尚未确定**——这也意味着，HBF在短期内还不会马上改变AI服务器市场。 它更像是一个提前浮出水面的信号：**AI推理正在逼着存储和内存体系重新分工。** ![Image 8](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_f084c10e5b404fe791e0709cf35882e3@5091053_oswg946642oswg826oswg808_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 过去，大模型硬件的关注点集中在GPU、HBM和互联。 但当模型越来越大、推理请求越来越多，瓶颈就会从“算得快不快”，扩展到“装不装得下”“读不读得动”以及“电费扛不扛得住”。 **HBF切入的，正是这个缝隙。** ## **AI内存战争，可能不只属于HBM** 有意思的是，SK海力士本身就是HBM最大赢家之一。 HBM正在给它带来创纪录收入，按理说，推出一种更便宜的替代性技术，似乎不太符合商业直觉。 但从系统角度看，HBF并不一定会抢HBM的饭碗。 **AI服务器未来需要的不是单一内存，而是分层内存。** ![Image 9](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260720/v2_ae6e11365a2340f486aa78641e2ffdb6@5091053_oswg47456oswg220oswg216_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 让**HBM**负责极致性能，**HBF**负责大容量高带宽读取，**SSD**负责更低成本的大规模存储。 这套组合如果跑通，反而会让AI推理系统变得更可扩展。 简单说就是：**不是每一份模型数据，都值得住进HBM的“豪宅”。 有些数据，只需要一个容量够大、读取够快、成本更低的位置。** **HBF想做的，就是这个位置。** 从U盘、SD卡里的NAND Flash，到AI服务器里的高带宽模型权重池，听起来跨度很大，但**大模型的问题已经很清楚：参数越来越多，推理越来越贵，HBM越来越紧。** **而解决方案，未必只来自更贵的内存，也可能来自把熟悉的老技术，重新封装一遍。** 参考链接： [1]https://spectrum.ieee.org/high-bandwidth-flash?itm_source=homepage&itm_medium=hero&itm_campaign=hero-2026-07-15&itm_content=hero6 本文来自微信公众号[“量子位”](https://mp.weixin.qq.com/s/FVzAQSdfhrXw2IOhHWF0lA)，作者：葛文婷，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 +1 2 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/1852809498)[量子位](https://36kr.com/user/1852809498)特邀作者 **2**_收 藏_+1**0**_评 论_ ![Image 10: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3903123133466500)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3903123133466500&title=%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%86%85%E5%AD%98%E7%84%A6%E8%99%91%EF%BC%8C%E5%8A%9E%E6%B3%95%E8%A2%AB%E6%83%B3%E5%88%B0%E4%BA%86U%E7%9B%98%E4%B8%8A) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3903123133466500)后参与讨论 提交评论 0/1000 商业策划 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=82d470a4171fa8cea27bc01aa5c95f90¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly9tcC53ZWl4aW4ucXEuY29tL3MvRnNJLTZPTFNrU3Q0ZjdzbnpUWllOUQ¶m.adsdk=LW_Irb2qMA80qMoWxo72ztikgYEJYKvAvnntXi7ASQuhbmedBMBtgb8OELChPjjH4TpFBjiEP7qI8DRPGJV9rQ) 你可能也喜欢这些文章 [](https://36kr.com/p/3933058929671299)[今年前7个月数据中心亿元中标大单超158个，呈现八大趋势](https://36kr.com/p/3933058929671299) [](https://36kr.com/p/3931710099773059)[55万罚单刷屏背后，监管朝着更加精细化的方向发展](https://36kr.com/p/3931710099773059) [](https://36kr.com/p/3929398471736448)[旅游创业十诫：最大的机会是巨头的死穴](https://36kr.com/p/3929398471736448) 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