HBF:Ново решение за съхранение за ерата на AI
С бързото развитие на AI технологията, High Bandwidth Memory (HBM) се превърна в критичен компонент за обучение и изводи за AI. Въпреки това непрекъснатото увеличаване на изчислителната мощност на GPU поставя по-високи изисквания към системите за съхранение. В този контекст High Bandwidth Flash (HBF) се появи и се счита за следващото важно технологично направление.
HBF е нова архитектура, базирана на 3D-NAND флаш памет. Чрез подреждане на множество NAND чипове и използване на технологията Through-Silicon Via (TSV) за свързване, той постига нива на честотна лента, близки до HBM. Неговият основен дизайн разделя чипа на множество под-масиви, поддържащи силно паралелна обработка на данни, което го прави особено подходящ за сценарии с приложения с голям-капацитет и висока-производителност.
HBF и HBM поддържат допълваща се връзка: HBM обработва чувствителни към забавяне-горещи данни, докато HBF отговаря за съхраняването и четенето на широко{1}}мащабни не-променливи набори от данни. Използвайки разходните предимства на NAND, HBF може значително да намали разходите за разширяване на AI системите, като предлага ясни ползи при широко{4}}обучение на модели и периферни изчисления.
Технически предимства
Висока честотна лента и голям капацитет
Технологията за 3D подреждане позволява честотна лента, сравнима с HBM, с плътност на съхранение, далеч надвишаваща тази на DRAM.
Не{0}}летлива природа
Запазване на данни без загуба на мощност, поддържане на иновативни модели на приложения „памет-като-съхранение“.
Значително предимство в разходите
Архитектурата NAND предлага по-ниски разходи, което я прави подходяща за-разгръщане в голям мащаб.
Предизвикателства
1
Издръжливостта на запис и закъснението на NAND флаш паметта ограничават нейното приложение при чести сценарии-на запис.
2
Необходима е ефективна координация с GPU, CPU и друг хардуер, за да се осигури оптимална производителност.
3
Сложността на процесите на много{0}}пластово подреждане може да доведе до предизвикателства по отношение на производителността, подкопавайки предимствата в разходите.
4
HBF трябва да утвърди позицията си сред конкуренцията от нововъзникващите технологии за съхранение като 3D DRAM.
Във фазата на тестване и валидиране професионални институции като GRGTEST могат да предоставят на HBF услуги, включително тестване на надеждността на подредени структури, оценка на производителността на системата и анализ на добива. Тези усилия помагат за идентифициране на техническите рискове на ранен етап и ускоряват комерсиализацията на продукта.
В заключение, като жизненоважно допълнение към HBM, HBF е готов да играе ключова роля в AI, центровете за данни и периферните изчисления. Със съвместен напредък в индустрията и непрекъснати подобрения в технологиите за тестване се очаква HBF да се превърне в основен компонент на архитектурата за съхранение от следващо-поколение.