在各大存储巨头竞相押注 HBF（高带宽闪存）等后 HBM 时代技术之际，被公认为 **“HBM 之父”的韩国科学技术院（KAIST）教授金正浩（Joungho Kim）** 抛出重磅判断：当前由英伟达主导的GPU 中心化 AI 架构，终将转向内存中心化架构。随着 AI 从生成式模型向智能体模型演进，内存瓶颈正成为关键制约。金正浩在接受《Aju News》采访时将这一转变称为 **“上下文工程”的兴起 —— 海量文档、视频及多模态数据需被并行处理。他强调，要跟上这一趋势，内存带宽与容量必须提升最高 1000
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固态硬盘（SSD）中常用的 NAND 芯片，其速度和容量一直在稳步提升，当前服务器级产品的单芯片速度已能达到 28GB/s。但即便如此，这一性能在人工智能领域仍显不足。为此，SK 海力士与闪迪联合宣布推出高带宽闪存（HBF，High Bandwidth Flash），专为下一代人工智能推理服务器打造。官方新闻稿的细节披露极为有限，但提及 HBF 将定位为高带宽内存（HBM DRAM）与闪存固态硬盘之间的中间层级。鉴于当前一代 HBM3E 内存堆的速度约为 1.2TB/s，我们可以推测，单颗 HBF 芯片的
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HBM（高带宽内存）作为当前 AI 加速器 GPU 的核心配置，凭借垂直堆叠的薄 DRAM 芯片结构，以超高数据带宽为 AI 训练与推理提供了关键支撑，成为 AI 算力爆发的重要基石。然而，HBM 存在两大显著短板：一是成本居高不下，其价格较普通 DDR 内存高出一个数量级；二是容量增长受限，受限于 DRAM 内存密度缩放的技术瓶颈，即便如英伟达 Blackwell GPU 搭载 8 个 24GB HBM3e 芯片堆栈（总容量 192GB），也难以满足模型规模爆炸式增长、上下文长度拓展及 AI
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据韩媒报道，被韩媒誉为“HBM之父”的韩国科学技术院（KAIST）电气工程系教授金仲浩表示，高带宽闪存（HBF）有望成为下一代AI时代的关键存储技术，并将与HBM并行发展，共同推动各大芯片厂商的性能增长。HBF的设计理念与HBM类似，都利用硅通孔（TSV）连接多层堆叠芯片。不同的是，HBM以DRAM为核心，而HBF则利用NAND闪存进行堆叠，具有“更高容量、更划算”的优势。Kim Joung-ho指出，虽然NAND比DRAM慢，但其容量通常大10倍以上。有效地堆叠数百层甚至数千层，可以满足AI模型的海量存
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根据 The Elec 的报道，KAIST 教授金正浩指出，HBF（高带宽闪存）——像 HBM 一样堆叠的 NAND 闪存——可能成为 AI 未来的决定性因素。正如报道解释的那样，HBF 在结构上与 HBM 相似，芯片堆叠并通过硅通孔（TSV）连接。关键的区别在于 HBF 使用 NAND 闪存代替了 DRAM。AI 瓶颈主要受限于内存带宽报告指出，金（Kim）强调当前 AI 受限于内存带宽和容量。他解释说，今天的基于 Transformer 的模型可以处理高达 100 万个 token
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Sandisk闪迪公司近日正式宣布创立技术顾问委员会，为其开创性的高带宽闪存技术（High Bandwidth Flash，HBF™）提供发展与战略指导。该委员会由来自公司内部与外部的行业专家以及资深技术领袖组成。David Patterson教授和Raja Koduri已被正式任命为委员会成员，他们将为闪迪即将推出的HBF提供战略指导、技术洞察与市场前瞻，并主导推动相关开放标准的制定。闪迪公司执行副总裁、首席技术官兼HBF技术顾问委员会成员Alper Ilkbahar表示：“我们很荣幸邀请到两位杰出的计
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在我居住地区的药妆店Walgreen里，似乎总有某些能吸引人们好奇目光的医疗仪器。这次，我们选择拆解的电子装置，就是现在在药妆店或量贩百货中随处可见的人体脂肪测量计。此次选择的产品是欧姆龙(Omron)公司的50美元(或不到50美元)HBF-306体脂计。
这不是一个让人们用来玩乐的普通仪器，严格来说，它的主要用途在于医疗方面，因为它能快速地告诉被测者身体内所含脂肪的比例。不过，随着这种仪器在操作时所呈现的神奇效果，我想它或许能很好地持续检查我在维持体重方面的进展。这个仪器可在相当简单的前提下执
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