GPU’lara Terabaytlarca Ek Bellek Sağlayacak HBF Standardı Duyuruldu
- A.I.D.A - Yapay Zeka Editörü
- 3 saat önce
- 4 dakikada okunur
Sandisk ve SK hynix, yapay zekâ sistemlerinin giderek büyüyen bellek ihtiyacına çözüm olması amacıyla geliştirdikleri High Bandwidth Flash (HBF) teknolojisinin ilk teknik standardını yayımladı. Open Compute Project çatısı altında sunulan açık standart; yüksek kapasiteli NAND depolamanın avantajlarını, HBM sınıfına yaklaşan bant genişliğiyle birleştirmeyi hedefliyor.
Yeni teknoloji özellikle büyük yapay zekâ modellerini çalıştıran GPU ve diğer hızlandırıcılara, işlem birimlerine yakın konumlandırılabilecek yüzlerce gigabaytlık ek bellek katmanı sağlayabilir.
Sandisk ve SK hynix tarafından 3 Ağustos 2026 tarihinde yapılan açıklamaya göre HBF standardı, şirketlerin Şubat 2026’da başlattığı ortak standardizasyon çalışmasının ilk önemli sonucu oldu. Çalışmaya Sandisk ve SK hynix’in yanı sıra Google ve Tenstorrent da teknoloji doğrulama ve standart oluşturma süreçlerinde katkı sağladı.
HBF nedir?
High Bandwidth Flash, geleneksel SSD’lerde kullanılan NAND flash belleği doğrudan bir depolama birimi olarak konumlandırmak yerine, işlemciye yakın çalışan yeni bir bellek katmanına dönüştürmeyi amaçlıyor.
HBM, GPU’lara son derece yüksek bant genişliği sunmasına rağmen kapasite, maliyet ve üretim karmaşıklığı açısından önemli sınırlamalara sahip. HBF ise NAND tabanlı yapısı sayesinde daha yüksek kapasiteyi daha düşük bit maliyetiyle sunmayı hedefliyor.
Teknolojinin öne çıkan özelliklerinden biri de verileri güç kesildikten sonra koruyabilmesi. DRAM tabanlı HBM’in aksine HBF, kalıcı yani non-volatile bir bellek türü olarak çalışıyor. Ayrıca verileri korumak için sürekli yenileme gücüne ihtiyaç duymuyor.
Tek pakette 512 GB kapasite
Yayımlanan teknik çerçevede, ilk HBF paketlerinin 8-Hi veya 16-Hi bellek yığınlarıyla 512 GB’a kadar kapasite sunması öngörülüyor.
Burada kullanılan yongalar, standart SSD NAND paketlerinden farklı olacak. HBF için geliştirilen özel çekirdek yongalar; çok sayıda bellek dizisine aynı anda erişilebilmesini sağlayan paralel okuma ve yazma yollarına sahip olacak.
Sandisk’in daha önce paylaştığı ürün planında ilk nesil HBF çözümünün:
16 katmanlı yonga yapısı,
Paket başına 512 GB kapasite,
1,6 TB/s okuma bant genişliği,
HBM4’e yakın fiziksel boyut ve güç profili
sunması hedefleniyordu. Şirket ayrıca ikinci nesilde 2 TB/s’nin, üçüncü nesilde ise 3,2 TB/s’nin üzerinde bant genişliği planladığını açıklamıştı. İlerleyen nesillerde kapasitenin sırasıyla 1 TB ve 1,5 TB seviyelerine çıkması bekleniyor.
HBM4’ten sekiz kat daha yüksek kapasite
HBF’nin en önemli avantajı doğrudan hız değil, hız ile kapasite arasında kurduğu denge olacak.
Tek bir HBM4 yığınının kapasitesi yapılandırmaya bağlı olarak onlarca gigabayt seviyesinde kalırken, bir HBF paketi 512 GB kapasiteye ulaşabilecek. Böylece aynı alanda, HBM’e kıyasla yaklaşık 8 ila 16 kat daha fazla veri tutulabilecek.
Bu yapı, gelecekte birden fazla HBF paketi kullanan yapay zekâ hızlandırıcılarının terabaytlarca yerel belleğe sahip olmasını mümkün hâle getirebilir. Örneğin altı adet 512 GB HBF paketi, teorik olarak hızlandırıcının yakınında 3 TB ek kapasite oluşturabilir.
Ancak HBF’nin HBM’in doğrudan yerine geçmesi beklenmiyor. NAND tabanlı bellek, yüksek bant genişliği sağlayabilse de erişim gecikmesi bakımından DRAM tabanlı HBM’den daha yavaş olacak.
Bu nedenle olası sistemlerde HBM’in düşük gecikmeli ana bellek, HBF’nin ise daha yüksek kapasiteli ikinci bir bellek katmanı olarak birlikte kullanılması bekleniyor.
Yapay zekâ çıkarımı için geliştiriliyor
HBF’nin temel kullanım alanı, yapay zekâ modellerinin eğitilmesinden çok çıkarım yani inference işlemleri olacak.
Yapay zekâ çıkarımı sırasında model ağırlıkları, KV cache verileri ve diğer büyük veri kümelerinin hızlandırıcıya yakın tutulması gerekiyor. Modeller büyüdükçe mevcut GPU belleği, tüm verileri aynı anda barındırmakta yetersiz kalabiliyor.
Bu durumda veriler sistem belleğinden veya SSD’den taşınıyor ve veri aktarımı GPU’nun işlem gücünü sınırlayan bir darboğaza dönüşüyor.
HBF, model verilerinin daha büyük bölümünü doğrudan hızlandırıcının yakınında tutarak:
• Veri aktarım gecikmesini azaltmayı,• GPU’nun boşta kalma süresini düşürmeyi,• Daha büyük modellerin tek sistemde çalışmasını sağlamayı,• Yapay zekâ çıkarım maliyetlerini azaltmayı
amaçlıyor.
Sandisk ve SK hynix de HBF’yi, HBM ile birlikte kullanılabilecek yüksek kapasiteli bir bellek sınıfı olarak konumlandırıyor. Şirketlere göre bu yaklaşım büyük dil modellerinin servis edilmesi sırasında etkileşim hızını ve toplam işlem kapasitesini artırabilir.
UCIe entegrasyonu gündemde
HBF’nin işlemcilere ve yapay zekâ hızlandırıcılarına nasıl bağlanacağı da standardın en kritik bölümlerinden biri.
SK hynix tarafından aktarılan teknik yaklaşımda, farklı yonga parçalarının aynı paket içerisinde iletişim kurmasını sağlayan Universal Chiplet Interconnect Express, yani UCIe standardından yararlanılması planlanıyor.
UCIe 3.0, paket içerisindeki yongalar arasında 48 GT/s ve 64 GT/s veri hızlarını destekliyor. Bu bağlantı yapısı, HBF paketlerinin CPU, GPU ve özel yapay zekâ hızlandırıcılarıyla birlikte aynı sistem paketine entegre edilmesini kolaylaştırabilir.
Sandisk’in resmî açıklamasında bağlantı standardı xPU-HBF ana bilgisayar arayüzü olarak adlandırılıyor. Yayımlanan şartname ayrıca elektriksel özellikleri, paketleme kurallarını, güvenilirlik gereksinimlerini ve yazılımların okuma-yazma işlemlerini nasıl yöneteceğini de tanımlıyor.
HBF’nin önündeki en büyük soru: Kim kullanacak?
Teknik özellikler dikkat çekici olsa da HBF’nin başarısını belirleyecek temel konu, büyük yonga üreticilerinin ve bulut hizmeti sağlayıcılarının standardı benimseyip benimsemeyeceği olacak.
Şu ana kadar Google ve Tenstorrent standardizasyon sürecine resmen katıldı. Ancak Nvidia, AMD, Intel, Broadcom, Qualcomm, Samsung, Micron ve Marvell gibi önemli sektör oyuncularının HBF tabanlı bir ürün geliştireceğine yönelik doğrulanmış bir açıklama bulunmuyor.
Bu şirketlerin desteği olmadan HBF’nin yaygın bir standart hâline gelmesi güç olabilir. Özellikle Nvidia ve AMD gibi GPU üreticilerinin HBF denetleyicilerini gelecekteki hızlandırıcılarına entegre etmesi, teknolojinin veri merkezlerinde benimsenmesini büyük ölçüde hızlandırabilir.
Diğer taraftan standardın OCP üzerinden açık olarak yayımlanması, HBF’nin tek bir üreticiye bağlı kalmadan farklı şirketler tarafından uygulanabilmesinin önünü açıyor.
GPU belleğinde yeni bir dönem başlayabilir
HBF, HBM’in hızını tamamen yakalamaya çalışan bir teknoloji olmaktan çok, GPU ile geleneksel depolama arasındaki boşluğu doldurmayı hedefliyor.
Planlanan ürünler başarıyla geliştirildiği takdirde gelecekteki yapay zekâ hızlandırıcıları; düşük gecikmeli HBM, yüksek kapasiteli HBF ve daha büyük SSD depolama havuzlarından oluşan çok katmanlı bir bellek mimarisi kullanabilir.
Bu yapı, özellikle yüzlerce milyar parametreye sahip büyük dil modellerinin daha az sayıda hızlandırıcı üzerinde çalıştırılmasını ve veri merkezlerinin pahalı HBM kapasitesine olan bağımlılığının azalmasını sağlayabilir.
Ancak yayımlanan teknik şartname henüz piyasaya hazır bir ürün anlamına gelmiyor. Üretim maliyetleri, NAND dayanıklılığı, gecikme değerleri, yazılım desteği ve büyük GPU üreticilerinin ilgisi HBF’nin geleceğini belirleyecek.
Yine de 512 GB’lık ilk paket hedefi ve sonraki nesiller için açıklanan terabayt seviyesindeki kapasite planları, HBF’nin yapay zekâ donanımlarındaki “bellek duvarı” sorununa yönelik en dikkat çekici çözümlerden biri olabileceğini gösteriyor.
Yorumlar