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サンディスク、初のHBFメモリダイのテープアウトを実施、推論製品のサンプル提供目標を2027年とする

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サンディスクは、初の高帯域幅フラッシュメモリ(HBF)ダイのテープアウトを完了した。同社は8月13日に開催した2026年投資家向け説明会で、HBFロードマップという見出しの下、実際のダイの写真と並べてスライドに載せた。スライドの後半では、初のHBF推論製品サンプルについて説明しており、2027年に発売予定となっている。

サンディスクの投資家向け説明会で、テープアウトされた最初のHBFメモリダイと実際のダイの写真が、2027年に発売予定の最初のHBF推論製品サンプルとともに紹介されたスライド。

テープアウトは、新しいシリコンにとって重要なマイルストーンです。これは、設計が完了し、マスクセットにコミットされたことを意味し、アーキテクチャがスライドからシリコンへと移行する時点です。しかし、製品化にはまだいくつかのステップが必要です。ウェハがファブから戻ってきて、ダイが目標仕様を満たし、歩留まりが経済的に採算が取れるレベルまで上昇し、さらにダイが、動作するロジックダイとコントローラを下に搭載した状態で、8段積みや16段積みの構成に耐えなければなりません。その後、熱および耐久性の認定、メモリを実際に扱うためのアクセラレータソフトウェアの開発、そして四半期ごとに実施される顧客認定サイクルが続きます。サンディスクは投資家に対し、これらのステップのうち最初のステップが完了したと伝えています。

サンディスクがHBFのメリットとして挙げているもの

HBFはDRAMではなくNANDを積層し、アクセラレータの隣にHBMスタイルのパッケージに収めます。SandiskのHBFファクトシートによると、第1世代は1.6個の256Gbダイから構成され、1スタックあたり512GB、読み出し帯域幅は16TB/sを目標としています。Sandiskは、HBM4のフットプリント、スタック高さ、電力プロファイルにほぼ一致するパッケージで、HBMの8~16倍の容量を同程度のコストで実現できると主張しています。NANDであるため不揮発性であり、リフレッシュに電力を消費しません。

ファクトシートに記載されているロードマップはさらに続きます。第2世代は、第1世代の0.8倍の電力で、2TB/s以上、スタックあたり最大1TBを目標としており、第3世代は、0.64倍の電力で、3.2TB/s以上、スタックあたり最大1.5TBを目指しています。投資家向け説明会資料では、ターゲットワークロードが明確に示されています。それは、専門家が混在するLLM、長いコンテキスト長、大規模なKVキャッシュであり、アーキテクチャは主要なクラウドおよびAI顧客からのインプットに基づいて開発されています。

サンディスクのスライドでは、メモリの壁に対する同社の回答としてHBFが説明されており、xPUの横に積層されたHBFダイアーキテクチャが示され、HBMと同じ読み出し帯域幅で最大8~16倍の容量がリストアップされている。

この資料では、3つの導入形態も提示されています。HBFはHBMを拡張し、xPU周辺のスタック位置の一部を埋め、残りの部分はHBMが保持します。また、同様のフットプリントでHBMスタックを完全に置き換えることも可能です。あるいは、デコードウェイトとKVキャッシュを保持し、より小さなHBM層をキャッシュとして機能させる、分離型の構成も可能です。この柔軟性は、想像以上に重要です。なぜなら、アクセラレータベンダーがHBMを放棄することなく、HBFをソケットに組み込むことができるからです。

サンディスクが画面に表示した内部数値

サンディスクは、1つのHBF GPU、4つのHBF GPU、および8つのHBM GPUを対象とした推論トークン出力の比較を示しました。同社は、この比較から、社内テストに基づくとされる2つの主張をしています。1つ目は、モデルを実行するために必要な最小構成(8つのHBM GPUに対して1つのHBF GPU)として定義される、8倍の設備投資効率です。2つ目は、4つのHBF GPUが8つのHBM GPUと同じトークン出力を提供するという、2倍のGPU効率です。ファクトシートには、関連するシミュレーション結果も追加されています。Llama 3.1 405Bの事前学習済み重みを読み込む場合、HBFは無制限容量のHBMの2.2%以内に収まります。

Sandiskのスライドは、AI推論におけるHBFとHBMを比較したもので、1基および4基のHBF GPUと8基のHBM GPUのトークン出力をグラフ化し、設備投資効率が8倍、GPU効率が2倍であることを指摘している。

これらは未発売のシリコンに関するベンダーの数値であり、問​​題のグラフには1秒あたりのトークン数を示す軸値は含まれていません。しかし、これらの数値は概念を説明しています。同じ帯域幅とほぼ同じ消費電力で、8~16倍大きなメモリに収まるモデルであれば、それを保持するために必要なアクセラレータの数は少なくなり、既存のアクセラレータの待機時間も短縮されます。

タイムラインの現状

計画の目的で、2 つの Sandisk の声明がスケジュールを挟んでいます。2025年 8 月、同社は最初の HBF サンプルを 2026 年後半に目標とし、HBF を使用する AI 推論デバイスは 2027 年初頭に予定されていると述べました。2026 年 8 月の投資家向け説明会では、最初の HBF 推論製品サンプルは 2027 年に間もなく登場すると記載されています。新しいメモリ クラスのスケジュールは、設計がシリコン化されるにつれて確定し、このサイクル全体にわたる第 1 世代のプラットフォームは、認定の現実が明らかになるにつれて右にずれ込んでいます。テープアウトは HBF が進歩している証拠ですが、

エコシステム部分はシリコンよりも進んでいる

標準化作業は製品開発よりも速いペースで進んでいる。8月3日、サンディスクとSKハイニックスは、コンソーシアム結成から6か月後のOpen Compute Projectを通じて、初のHBF技術仕様を公開した。このコンソーシアムには、GoogleやTensorrentなどが貢献している。私たちは、この仕様が公開された際に、その内容と定義について記事にした。Tensorrentのジム・ケラー氏は、このイベントで技術諮問委員会のメンバーに任命された。

仕様書の共同執筆者であり、FMS 2026で独自の階層型メモリの提案を行ったSK hynixは、これが標準規格となるか、単一ベンダー製品となるかを決定するもう一方の当事者である。今のところ、Sandiskはテープアウト済みのダイ、公開された仕様、そして2027年のサンプル出荷予定日を既に持っている。次の真のチェックポイントは、仕様を満たすシリコンであり、それは製造レポートによって明らかになるだろう。Sandiskが近い将来、このレポートについてより詳しく説明してくれることを期待したい。

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ブライアン・ビーラー

ブライアンはオハイオ州シンシナティに拠点を置き、StorageReview.com のチーフ アナリスト兼社長です。