韩国专家展望未来：HBF或成AI时代新宠，与HBM共促存储技术飞跃

据韩国媒体报道，韩国科学技术院（KAIST）电机工程系教授Kim Joung-ho（在韩国被誉为“HBM之父”）表示，高频宽闪存（High Bandwidth Flash，简称HBF）有望成为下一代人工智能时代的重要存储器技术。HBF将与高频宽存储器（HBM）并肩前行，共同推动芯片产业的发展。
HBF的设计理念与HBM相似，都是通过硅穿孔（TSV）技术实现多层芯片堆叠连接。不同之处在于，HBM以DRAM为核心，而HBF则采用NAND闪存进行堆叠。HBF具有“容量更大、成本更具优势”的特点。尽管NAND的速度不如DRAM，但其容量往往高出10倍以上。如果以数百层乃至数千层的方式堆叠，将能有效满足AI模型对大规模存储的需求，有望成为NAND版本的HBM。
当前，生成式AI模型正在迅速扩张，单一模型的输入token已达百万级别，处理过程需要TB级数据。在每秒数千次的读写过程中，如果存储器带宽不足，就会出现瓶颈，导致如ChatGPT、Google Gemini等大型语言模型（LLM）的响应速度显著下降。
Kim Joung-ho强调，这种限制源于现行的冯诺依曼架构，由于GPU与存储器是分离设计，数据传输带宽决定了性能上限。“即便将GPU规模扩大一倍，如果带宽不足也毫无意义。”
他预测，未来的GPU可能会同时搭载HBM和HBF，形成互补结构：HBM作为高速缓存，负责实时运算数据；而HBF则承担大容量存储，直接存放完整的AI模型。这有助于突破存储器瓶颈，使GPU能够处理更庞大的生成式AI任务，甚至包括长视频等复杂内容。Kim Joung-ho指出：“未来的AI不仅限于文字与图像，还将能够生成如电影般的长片，届时所需的存储器容量将是现有水平的1000倍以上。”
这一前景预示着，在不久的将来，随着HBF技术的成熟，AI领域将迎来新的变革，为人们带来更加丰富和高效的智能体验。对于追求高性能计算的企业和个人来说，这是一个值得期待的技术进步。