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WangZongwu
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高带宽闪存HBF研究综述

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Accelerating Large-Scale Reasoning Model Inference_ Self-Speculative Decoding with Sparse Attention
  • 26/05/23
  • 14:54
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  1. 1. 存储墙危机与HBF的兴起背景
    1. 1.1. HBM的局限性与AI推理的成本压力
    2. 1.2. 传统SSD的带宽瓶颈
  2. 2. HBF的技术核心：从NAND到高带宽架构的跃迁
    1. 2.1. 大规模并行子阵列架构
    2. 2.2. TSV互联与3D堆叠技术
    3. 2.3. CMOS直接键合阵列（CBA）技术
  3. 3. 产业格局与厂商战略布局
    1. 3.1. SanDisk与SK海力士的联盟：推动全球标准化
    2. 3.2. 三星：Z-NAND的复兴与GPU直连技术
    3. 3.3. 铠侠与美光：高性能AI SSD的演进
  4. 4. H3架构：HBM与HBF的共生模型
    1. 4.1. 级联互联与地址隔离
    2. 4.2. 推理负载的智能分配
    3. 4.3. 性能表现与能效增益
  5. 5. 学术前沿：存储-内存范式的重定义
    1. 5.1. 从分钟规则到秒规则的演进
    2. 5.2. MatKV：检索增强生成（RAG）的优化利器
    3. 5.3. MQSim-Next：开启AI存储仿真新时代
  6. 6. 面临的挑战：物理极限与工程复杂性
    1. 6.1. 写入性能与寿命限制
    2. 6.2. 热管理与异构封装
    3. 6.3. 软件抽象与生态构建
  7. 7. 市场预测与未来演进路线
    1. 7.1. 2026-2030：HBF的爆发窗口
    2. 7.2. 存储层次结构的终极形态
  8. 8. 结论
  9. 9. 参考文献
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