2017年ACM圖靈獎得主DavidPatterson與GPU架構名人RajaKoduri是該委員會外部成員。
閃迪宣布將為其提出的HBF高帶寬閃存概念成立技術顧問委員會。這一委員會由閃迪內部和外部的行業(yè)專家與高級技術人才組成,閃迪也在同一公告中宣布了委員會的兩位外部成員:2017年ACM圖靈獎得主DavidPatterson與著名GPU架構人才RajaKoduri。
高帶寬閃存(HighBandwidthFlash)內存是由閃迪提出,其將3DNAND的高容量與高帶寬內存(HBM)的帶寬相結合,旨在為需要低功耗和高性能的AI推理應用程序提供充足的帶寬和容量。
HBF高帶寬閃存技術顧問委員會外部成員DavidPatterson是RISC精簡指令集計算機的共同開發(fā)者,也在RAID存儲陣列和NOW工作站網絡的開發(fā)中起到了關鍵作用,為計算機科學發(fā)展與教育作出了卓越貢獻。
DavidPatterson表示:“HBF通過在高帶寬下提供前所未有的存儲容量,使推理工作負載能夠遠遠超出當今的限制,從而在數據中心人工智能中發(fā)揮重要作用,從而有望發(fā)揮重要作用。HBM可以降低目前無法負擔的新人工智能應用程序的成本?!?/p>
而另一位外部成員RajaKoduri此前在AMD和英特爾擔任圖形架構主管,指導了AMDPolaris/Vega/NaviGPU架構、英特爾銳炫/PonteVecchioGPU的開發(fā),在HBF的關鍵用例之一AIGPU有豐富經驗。RajaKoduri表示,AI模型對片外內存容量的需求,而這正是HBF相較HBM的巨大優(yōu)勢。
專為AI領域設計的新型存儲器架構HBF
HBF的堆疊設計類似于HBM,通過硅通孔(TSVs)將多個高性能閃存核心芯片堆疊,連接到可并行訪問閃存子陣列的邏輯芯片上。也就是基于SanDisk的BICS3DNAND技術,采用CMOS直接鍵合到陣列(CBA)設計,將3DNAND存儲陣列鍵合在I/O芯片上。
HBF打破了傳統(tǒng)的NAND設計,實現(xiàn)了獨立訪問的存儲器子陣列,超越了傳統(tǒng)的多平面方法,這種設計提高了存儲器的并行訪問能力,從而提升了帶寬和吞吐量。
HBF可匹配HBM的帶寬,同時以相近的成本實現(xiàn)每個堆棧的容量比HBM高出8到16倍。HBF使用16個核心芯片,單堆棧容量可達512GB,8個HBF堆??蓪崿F(xiàn)4TB的容量。
閃迪的第一代HBF使用16個堆疊在一起的內核芯片,采用專有的堆疊技術來最大限度地減少翹曲。邏輯芯片可以同時處理多個數據流,提供比標準SSD控制器更高的復雜性。根據HBF技術路線圖,其第二代產品容量將提升1.5倍,第三代產品提升2倍,第二代產品的讀取性能帶寬較第一代提升1.45倍,第三代提升2倍,同時能耗也將得到顯著下降。
不過遺憾的是,閃迪尚未披露HBF與HBM技術(如HBM3E)相比的具體性能指標,HBM3E每個堆??商峁└哌_1TB/s的帶寬。
此前,閃迪聲稱將推動HBF的開放標準生態(tài)建設,例如建立相同的電氣接口,以實現(xiàn)無縫集成,與行業(yè)伙伴共同合作,同時閃迪將持續(xù)創(chuàng)新推動閃存技術的進步。
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