SK hynix、次世代ストレージHBFの初標準仕様を公開：AI時代のメモリボトルネックを打破
HBF技術：AI時代のメモリボトルネックを解消する新標準
2026年8月4日、SK hynixはSandiskとの共同で、次世代ストレージ技術であるHigh Bandwidth Flash（HBF）の初となる標準仕様をOCPを通じて発表しました。この発表は、カリフォルニア州サンタクララで開催された「FMS (Future of Memory and Storage) 2026」と同時に行われました。HBFは、HBM（High Bandwidth Memory）とSSD（Solid State Drive）の間に位置する新しいメモリ層として設計されており、NAND技術を活用してHBMに匹敵する高速データ転送と大幅な容量拡張を両立させることを目指しています。
AI推論の拡大に伴い、処理すべきデータ量は爆発的に増加しており、既存のメモリおよびストレージアーキテクチャでは帯域幅と容量のスケーラビリティが課題となっていました。HBFは、この「メモリウォール」を打破し、AI時代におけるメモリボトルネックを克服するための鍵となる技術として注目されています。SK hynixのキム・チュンソン専務とカン・ウクソン副社長は、FMS 2026の基調講演で「階層型メモリ（Tiered Memory）」に基づく次世代AIインフラソリューションを提示し、HBFがシステム効率を向上させる新たなアーキテクチャに貢献すると強調しました。
HBFの技術仕様とエコシステム拡大
今回発表されたHBFの初期標準仕様は、その技術的な実用性を示しています。主な仕様として、最大512GBの容量に対応し、最大約3.0TB/sの帯域幅を3つのティアで提供することが明らかにされています。インターコネクトインターフェースには、Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) が採用されており、これはチップレットベースの設計において高い柔軟性と拡張性をもたらします。
HBFコンソーシアムは2026年2月に立ち上げられてから約6ヶ月で最初の標準仕様を発表したことになります。この迅速な標準化プロセスは、業界がAIワークロードのメモリ要件に対する緊急性を認識していることを示唆しています。エコシステムの拡大も進んでおり、GoogleとTenstorrentがHBFアライアンスに参加を表明しています。これにより、HBFは幅広いAIハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームでの採用が期待され、標準化されたエコシステムを通じてその影響力をさらに拡大していくでしょう。
FMS 2026におけるSK hynixのAIメモリ戦略
FMS 2026において、SK hynixはHBFだけでなく、AI時代のメモリソリューション全体に対する戦略を提示しました。展示ブースでは、第10世代（V10）375層4D NANDが初めて公開され、これは電力効率を2.5倍向上させるという画期的な性能を誇ります。このNAND技術の進化は、HBFが大容量と省電力性を両立させる基盤となり、データセンターやエッジAIデバイスにおける運用コスト削減に大きく貢献する可能性を秘めています。
「Tiered Memory」という概念は、HBM、HBF、SSDといった異なる特性を持つメモリ層を効率的に連携させることで、AIシステム全体のパフォーマンスとコスト効率を最適化するというSK hynixのビジョンを明確に示しています。これにより、AIモデルのサイズやアクセスパターンに応じてデータを適切なメモリ層に配置することで、計算処理のボトルネックを最小限に抑えることが可能になります。
開発者・エンジニア視点での考察
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階層型メモリとAIモデル設計の最適化: HBFの導入により、AI開発者はHBM、HBF、SSDという3つの異なる特性を持つメモリ層を意識したデータ配置戦略を設計する必要が出てきます。特に、大規模言語モデル (LLM) やマルチモーダルモデルにおいて、推論時のアクティベーションデータ、重み、および長期記憶として利用されるデータのアクセス頻度とサイズに応じて、HBFをキャッシュ層や中間データストアとして活用することで、HBMのコスト高やSSDのレイテンシを回避し、全体的な性能とコスト効率のバランスを最適化する新たなアーキテクチャパターンが生まれるでしょう。
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UCIeインターフェースによるシステム統合の機会: HBFがUCIeインターフェースを採用していることは、チップレットベースのAIアクセラレータ設計において大きな意味を持ちます。AIチップ設計者は、CPU、GPU、AIコプロセッサ、そしてHBFメモリコントローラをUCIeファブリック上でシームレスに統合することで、これまでにないレベルの帯域幅と低レイテンシを実現できる可能性があります。これにより、特にエッジAIやカスタムAI ASICの開発において、より柔軟で高性能なシステムオンチップ (SoC) の設計が可能となり、開発サイクルの短縮とイノベーションを促進します。
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HBFによるAIワークロードの多様化とエッジ展開: HBFがHBMに近い帯域幅とSSDに匹敵する容量を提供することで、これまでリソース制約から難しかったAIワークロードのエッジデバイスへの展開が加速する可能性があります。例えば、高解像度画像や動画のリアルタイム処理、大規模なオンデバイス学習、複雑なセンサーデータの融合など、従来のNANDベースのストレージではパフォーマンス不足だったタスクが、HBFの高速・大容量特性によって実現可能になります。これにより、エッジAIアプリケーションの範囲が大幅に広がり、新たなサービスやビジネスモデルの創出につながるでしょう。
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