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高带宽闪存HBF技术原理与AI推理场景应用.docx

更新时间:2026-08-19 09:09:40 大小:37K 上传用户:烟雨查看TA发布的资源 标签:高带宽闪存HBFAI推理近计算存储UCIe接口NAND闪存架构 下载积分:2分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

高带宽闪存HBF技术原理与AI推理场景应用

1 引言

高带宽闪存(High Bandwidth Flash, HBF)是NAND闪存面向AI推理场景的新型架构,通过先进封装和UCIe接口将NAND闪存靠近AI加速器,在HBM与传统SSD之间创造新的近计算存储层。HBF单封装最高可提供512GB容量、0.4-3.0TB/s带宽,在AI推理中可实现接近"无限容量HBM"的综合传输性能。本章系统分析HBF的技术原理、架构设计和应用场景。

2 HBF的定位

2.1 存储层级空白

AI推理服务器中,HBM的容量有限(GB级),SSD的延迟较高(μs级)。HBF填补了HBMSSD之间的性能-容量空白,以接近SSD的容量提供接近HBM的带宽。

2.2 HBM的关系

HBF并非替代HBM,而是与HBM协同工作。HBM承担最高带宽的热数据层,HBF承担大容量的温数据层,SSD承担冷数据层。三层存储架构协同,满足AI推理的多样化需求。


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