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Yahoo Finance AI掲載日時: 2026年8月4日 10:006分で読める

SanDisk、SK hynixがAIメモリ標準を発表

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SanDisk、SK hynixがAIメモリ標準を発表

要点

  • SanDiskとSK hynixは、2026年2月に開始され8月に完成した標準化の取り組みを通じて、Open Compute Projectにより初となるHigh Bandwidth Flash(HBF)技術仕様書を公開した。

  • GoogleとTenstorrentの支援を受けている。

  • HBF技術は、演算コアの近くに配置された高帯域幅と大容量を組み合わせることで、現代のAI推論システムのメモリ需要に対応するよう設計されており、データセンター設計者が電力効率を改善し総所有コストを削減しながら柔軟なシステムアーキテクチャに対応できるよう支援する。

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    SanDiskとSK hynixは2026年8月3日、2月にコンソーシアムが始動してから6ヶ月後に、Open Compute Project(OCP)の初となるHBF(High Bandwidth Flash)技術仕様書を公開した。GoogleとTenstorrentがコンソーシアム構成員として参加し、技術検証と標準開発に貢献した。

  2. なぜ重要か

    AI推論システムは演算コアの近くに配置された高帯域幅メモリを必要としており、HBF技術は大容量と高帯域幅を組み合わせることでこれに対応し、電力効率の向上と総所有コストの削減を実現する。この仕様書はシステム設計者に統一された技術フレームワークを提供し、HBFが既存の高帯域幅メモリと共存できる柔軟なアーキテクチャを構築するための実践的な道筋を示す。

  3. 注目点

    仕様書はシステムインターフェース、電気的ガイドライン、xPU-HBFホストインターフェース、HBFダイスタックの信頼性とパッケージングガイダンス、読み書き動作のためのソフトウェアユーザーガイドを定義し、メモリおよびストレージ業界初の技術標準を確立した。

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2026年8月3日、SanDisk CorporationとSK hynix Inc.は、Open Compute Project(OCP)を通じてHigh Bandwidth Flash(HBF)技術仕様書の公開を発表した。これは2026年2月に開始された6ヶ月間の標準化努力の集大成である。仕様書はOCP傘下のHBF技術ワークストリームを通じて開発され、SanDiskとSK hynixが主要な貢献者として携わった。特に、GoogleとTenstorrentが標準化プロセス中にコンソーシアム構成員として参加し、技術検証と標準の確立に大きく貢献したことは注目に値する。

仕様書は重大なインフラストラクチャのニーズに対応するものである。現代のAI推論システムは演算コアの近くに配置された高帯域幅メモリを必要とし、大規模言語モデルと新興AI ワークロードの要件に伴い、近い位置にあるメモリ容量の需要がさらに増大し続けている。HBF技術は高帯域幅と大容量を組み合わせるよう設計されており、データセンターシステム設計者がモデル提供中のインタラクティビティとスループットを改善しながら、電力とパフォーマンスメトリクスを向上させ、総所有コストを削減できるよう支援する。SanDiskのチーフテクノロジーオフィサーであるAlper Ilkbaharは次のように述べた。「AI推論は新たなメモリ要件を生み出しており、HBF技術はその瞬間に対応するよう設計されている。この仕様書はシステム設計者に、高容量で高帯域幅のメモリを演算にさらに近づけるための実践的な道筋を提供するとともに、より柔軟なアーキテクチャを実現できる。これはHBFエコシステムおよび規模でのトークンエコノミクスを改善するよう構築された次世代AIシステムにとって重要なマイルストーンである。」

仕様書は、システムインターフェース、電気的ガイドラインおよびその他の技術ガイドライン、xPU-HBFホストインターフェース、HBFダイスタックの信頼性とパッケージングガイダンス、および読み書き動作のためのソフトウェアユーザーガイドを含む包括的な技術フレームワークを定義している。メモリおよびストレージ業界初の技術標準の一つとして、この仕様書はAI演算システム設計者に、HBF技術がHigh Bandwidth Memoryと共存できるシステムを構築する柔軟性を提供し、エコシステムの準備を促進し、多様なハードウェアアーキテクチャ全体での採用障壁を低減させる。

背景と解説

High Bandwidth Flashの標準化は、特定の技術的課題に対する業界全体の協調的な対応を表している。AI推論システムはますます、処理コアの物理的に近い場所に配置された、高速かつ大容量の両立が求められるメモリを必要としている。この需要は大規模言語モデルと新興AI ワークロードの要件に由来するものであり、仕様書の策定者はこれが推論時代の定義的な特徴であると認識していた。2026年2月に取り組みを開始してから6ヶ月で仕様書を完成させることで、コンソーシアムは焦点を絞った実行能力を示した。SanDiskとSK hynixという主要な貢献者と並んで、GoogleとTenstorrentがメモリメーカーと演算システム設計者の両方として参加したことは、幅広い検証を示唆している。

仕様書の範囲(システムインターフェース、電気標準、ホストインターフェース設計、パッケージング、ソフトウェアガイダンスをカバー)は、システム設計者がリスク軽減と設計サイクル時間の短縮によりHBFをアーキテクチャに組み込める十分な包括性を持っている。特に注目すべき点は、この標準がHBFを既存の高帯域幅メモリ技術に置き換わるのではなく共存させることで、設計者にアーキテクチャの柔軟性をもたらすことである。SanDiskのCTOによれば、この柔軟性は「規模でのトークンエコノミクスを改善する」のに役立ち、技術的進歩を大規模言語モデル展開の運用効率に直結する形で位置付けている。

よくある質問

HBF仕様書の開発者は誰か、また他の企業はどのような役割を果たしたのか?
SanDiskとSK hynixは、OCP傘下のHBF技術ワークストリームを通じて開発された仕様書の主要な貢献者であった。GoogleとTenstorrentは標準化プロセス中にコンソーシアム構成員として参加し、技術検証と標準の確立に大きく貢献した。
HBF仕様書は具体的にどの技術分野をカバーしているのか?
仕様書は、システムインターフェース、電気的ガイドラインおよびその他の技術ガイドライン、xPU-HBFホストインターフェース、HBFダイスタックの信頼性とパッケージングガイダンス、および読み書き動作のためのソフトウェアユーザーガイドを定義している。
AIシステムにおいてHBF技術が必要とされる理由は何か?
現代のAI推論システムは演算コアの近くに配置された高帯域幅メモリを必要とし、大規模言語モデルと新興AI ワークロードの要件に伴い、近い位置にあるメモリ容量の需要がさらに増大し続けている。HBF技術はこれに対応するため、高帯域幅と大容量を組み合わせることでモデル提供中のインタラクティビティとスループットを改善する。
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