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512GB、3.0TB/s：SK海力士与闪迪发布HBF首个标准规范，为AI推理显存瓶颈打通新存储层级
8月4日，SK海力士与闪迪联合发布下一代存储技术高带宽闪存（HBF）的首个标准规范。这是一种介于HBM与固态硬盘之间的全新存储层级，最高提供512GB容量与3.0TB/s带宽，瞄准大模型推理场景中日益严峻的显存容量与带宽矛盾。
综合公开信息整理•
2025-08-05•
全文约 3 分钟读完
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#大模型推理
512GB
最高容量，16层NAND堆叠
3.0TB/s
最高带宽，Grade 3档位
6个月
从联盟成立到规范发布
⚡ 30 秒速览
- 是什么：HBF（High Bandwidth Flash）是介于HBM与固态硬盘之间的新型存储层级，兼具类HBM高带宽与NAND大容量。
- 谁在做：SK海力士与闪迪联合主导，去年8月启动合作，今年2月成立联盟，历时6个月推出首项标准成果。
- 怎么配：定义8层与16层两种NAND堆叠配置，按Grade 1~3划分带宽，覆盖0.4TB/s至3.0TB/s。
- 为何重要：大模型推理的显存墙日益严峻，HBM昂贵且扩容困难，HBF为高带宽大容量存储提供层级化新解。
- 行业信号：存储巨头从拼单颗芯片容量，转向拼"存储层级架构"——标准先行，意味着生态争夺已提前打响。
01三档带宽与两种容量 HBF标准核心参数
此次发布的标准规范定义了两种容量配置与三个带宽等级。容量端采用8层与16层NAND芯片堆叠，最高支持512GB；带宽端按Grade 1至Grade 3划分，数据传输能力覆盖约0.4TB/s至3.0TB/s。
一句话理解：容量像固态硬盘，速度逼近HBM。
注：Grade 2带宽为基于规范区间推算的示意值，用于直观展示档位跨度；Grade 1与Grade 3取规范覆盖范围两端。柱形长度仅作相对参照，非线性刻度。
02HBF站在哪 存储金字塔中的新层级
HBF并非要替代HBM，而是在AI存储金字塔中插入一个全新层级。理解它的位置，需要同时看容量与带宽两个维度。
HBM
极致带宽，但容量受限且成本高昂，难以单独承载千亿参数模型的全量推理。
HBF（新层级）
类HBM高速传输 + NAND大容量，512GB / 3.0TB/s，为推理显存扩容提供中间解。
固态硬盘
容量大、成本低，但带宽不足，无法满足大模型推理对高吞吐的实时要求。
这意味着，过去需要在"快"与"多"之间二选一的存储部署逻辑，现在有了一个中间态的标准化答案。
036个月跑出首项标准 从合作到规范
HBF并非一蹴而就。从两家公司启动合作到首项规范落地，历时约一年，其中联盟成立到规范发布仅用6个月。
2024年8月
SK海力士与闪迪启动HBF标准化合作，确立技术方向。
2025年2月
成立HBF联盟，吸纳产业链伙伴参与标准共建。
2025年8月
发布首个标准规范，定义容量配置与带宽分级，标志着技术从研发走向产业化落地。
注：时间线仅标注关键里程碑节点，不含联盟内部技术论证与成员扩展细节。
04为什么AI推理需要HBF 三个场景痛点
大模型推理的瓶颈正在从算力转向存储。以下几个场景最能说明问题：
🧠 千亿参数模型的显存墙容量瓶颈
- 千亿参数模型全量加载需要数百GB显存，单卡HBM容量远不够用。
- 传统方案靠多卡并行或卸载至SSD，前者成本爆炸，后者带宽拖慢推理。
- HBF的512GB大容量，让单系统承载完整大权重模型成为可能。
编辑判断：容量先行，是推理降本的前提。
📚 长上下文与KV Cache膨胀带宽压力
- 长上下文推理中，KV Cache随序列长度线性增长，对带宽要求极高。
- SSD带宽无法满足实时生成需求，HBM容量又装不下——HBF的3.0TB/s恰好卡在缺口上。
编辑判断：带宽决定上下文长度上限，HBF补的是最缺的一环。
💰 推理成本的结构性优化TCR视角
- HBM单价高昂，大量部署导致推理单token成本居高不下。
- HBF基于NAND闪存，单位容量成本显著低于HBM，为大规模推理服务提供层级化降本路径。
编辑判断：不是替代HBM，而是把对带宽不敏感的权重卸载到HBF，让HBM聚焦最热数据。
05标准先行意味着什么 存储巨头的生态争夺
存储行业的规律是：谁定义了标准，谁就掌握了生态入口。
SK海力士与闪迪选择在产品大规模量产之前率先发布标准规范，本质上是在向芯片设计公司、AI加速卡厂商和云服务商发出信号——HBF不是一个实验室概念，而是一个可对接的产业接口。
标准发布，意味着生态争夺已经提前打响。
从AI产业视角看，这意味着存储侧的竞争维度正在发生变化：
1.0拼单颗芯片容量
2.0拼存储层级架构
3.0拼标准生态联盟
注：三个阶段为编辑基于存储产业发展归纳的趋势判断，非严格行业分期。
HBF标准能否真正落地，取决于下游AI芯片与云厂商的采纳意愿。但标准先行的动作本身已表明：存储巨头不再等待AI提出需求，而是在主动定义AI基础设施的下一层。
编辑核心判断
大模型推理的下一场战役，不在算力，而在存储层级——HBF标准发布标志着存储侧从被动配套转向主动定义AI基础设施架构。