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CXL内存池化与HBF协同架构.docx
资料介绍
存储芯片的CXL内存池化与HBF协同架构
一、引言
CXL内存池化与HBF（高带宽闪存）的协同是AI存储系统架构的重要创新方向。CXL内存池化通过CXL接口将DRAM内存池化，实现内存资源的弹性扩展。HBF通过TSV堆叠NAND Flash，在容量与成本之间提供接近HBM的带宽。CXL与HBF的协同，在AI推理场景中构建了HBM+HBF+SSD的三级存储架构。
CXL内存池化在HBF中的应用，使HBF可以作为CXL内存扩展设备连接主机，在AI推理中作为KV-Cache的扩展存储。HBF的高带宽与大容量，在CXL的池化管理下，可以支持更大规模的模型推理。2026年，SK海力士与闪迪共同发布了首个开放的HBF标准规范，CXL与HBF的协同正在从概念走向标准化。本文将从技术原理、协同架构、性能优势与产业化进展四个方面，对CXL内存池化与HBF的协同进行全面分析。
二、技术原理
2.1 CXL内存池化
CXL 3.0通过内存池化实现内存资源的弹性扩展与共享，在AI训练中动态分配内存。
2.2 HBF
HBF通过TSV堆叠16层NAND Flash，带宽接近HBM的水平，单位GB成本仅为HBM的十分之一。
三、协同架构
3.1 三级存储
HBM+HBF+SSD的三级存储架构中，HBM作为热数据层，HBF作为温数据层，SSD作为冷数据层。
3.2 CXL管理
CXL内存池化在HBF中实现，使HBF可以作为CXL内存扩展设备连接主机。
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