SanDisk กับ SK hynix นำมาตรฐาน High Bandwidth Flash สู่โครงการ OCP เพื่อรองรับ AI inference

การเปิดเผยสเปคเทคนิคแรกของ High Bandwidth Flash (HBF) ผ่านโครงการ Open Compute Project (OCP) โดย SanDisk และ SK hynix ถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้างมาตรฐานระดับโลกสำหรับหน่วยความจำที่ตอบโจทย์การประมวลผล AI inference ซึ่งกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยให้ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์และนักพัฒนาสามารถอ้างอิงกรอบงานเทคนิคเดียวกันได้ ลดความซับซ้อนของการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานและต้นทุนรวม

Overview

โครงการมาตรฐาน HBF ของ OCP เริ่มดำเนินการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา โดยใช้ระยะเวลาหกเดือนในการรวบรวมข้อมูลเชิงเทคนิคและทดสอบระบบต่าง ๆ ผู้ร่วมมือหลักสองบริษัทคือ SanDisk และ SK hynix ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้สนับสนุนหลักของกระบวนการพัฒนา แหล่งข้อมูลที่เปิดเผยระบุว่าโครงการนี้มุ่งเน้นให้เกิด “common technical framework” สำหรับระบบ AI inference ที่ต้องการความจุหน่วยความจำใกล้กับคอมพิวเตอร์ (near‑compute) ขนาดใหญ่และแบนด์วิธสูง

ในขั้นตอนต่อมา Google และ Tenstorrent เข้าร่วมเป็นสมาชิกของคอนซอร์เชียม พวกเขามีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบความถูกต้องของเทคโนโลยี (technology validation) และช่วยกำหนดรายละเอียดมาตรฐานให้สอดคล้องกับการใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ AI สมัยใหม่ การมีผู้เล่นระดับใหญ่เข้ามาเสริมสร้างความเชื่อมั่นต่อแนวทางของ OCP อย่างเป็นระบบ

Technical Details

สเปค HBF ที่เผยแพร่ผ่าน OCP เน้นที่การเพิ่มแบนด์วิธของหน่วยความจำแฟลชให้สูงกว่าระบบเดิมหลายเท่า ซึ่งทำให้การส่งข้อมูลระหว่างหน่วยประมวลผลและหน่วยเก็บข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น การออกแบบนี้ช่วยลดเวลา latency และปรับปรุงอัตราการใช้พลังงานต่อการดำเนินงาน AI inference

หลักการของ High Bandwidth Flash คือการจัดสรรเส้นทางข้อมูล (data pathways) ที่กว้างและเร็วกว่า NAND flash แบบดั้งเดิม พร้อมทั้งเพิ่มความจุของบัฟเฟอร์ภายในเพื่อรองรับการอ่าน‑เขียนแบบต่อเนื่อง การนำเสนอเทคนิคเหล่านี้ในรูปแบบมาตรฐานทำให้ผู้ผลิตชิปสามารถพัฒนา accelerator หรือระบบบนชิป (SoC) ที่ใช้ HBF ได้โดยไม่ต้องออกแบบส่วนเชื่อมต่อใหม่ทั้งหมด

Industry Participation

นอกจาก SanDisk และ SK hynix ผู้เข้าร่วมโครงการอื่น ๆ ได้แก่:

• Google – ให้ข้อมูลการใช้งานจริงจากศูนย์ข้อมูลและสนับสนุนการทดสอบความเสถียรของ HBF บนแพลตฟอร์ม AI
• Tenstorrent – นำเทคโนโลยีนี้ไปประเมินบน accelerator ของตนเพื่อวัดผลด้านประสิทธิภาพพลังงาน

การมีผู้เล่นหลายฝ่ายจากสายผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ทำให้สเปคที่ออกมาตรงกับความต้องการของตลาดอย่างกว้างขวาง ทั้งในระดับเซิร์ฟเวอร์คลาวด์และอุปกรณ์ edge ที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์

Benefits & Use Cases

สำหรับระบบ AI inference ที่ต้องการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น การจดจำภาพ วิดีโอ หรือการประมวลผลเสียง ความจุหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นและแบนด์วิธสูงของ HBF ช่วยให้สามารถเก็บโมเดลขนาดใหญ่ใกล้กับคอร์การประมวลผลได้โดยไม่ต้องพึ่งพา DRAM อย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้:

• ลด power consumption ต่อการทำงานหนึ่งรอบ
• ปรับปรุง performance per watt ของ accelerator ทั้งหลาย
• ลด **total cost of ownership (TCO) เนื่องจากความจำที่มีอายุการใช้งานยาวนานและค่าใช้จ่ายต่อ GB ที่ต่ำกว่า DRAM

กรณีศึกษาแรก ๆ แสดงให้เห็นว่า การผสาน HBF เข้ากับระบบ inference สามารถทำให้ latency ลดลงประมาณ 30‑40% เมื่อเทียบกับโครงสร้างเดิมที่ใช้ NAND flash ธรรมดา

Market Implications

การเปิดตัวมาตรฐาน HBF ผ่าน OCP มีแนวโน้มกระตุ้นการแข่งขันในตลาดหน่วยความจำสำหรับ AI อย่างชัดเจน ผู้ผลิตอาจเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์ตามสเปคนี้เพื่อรองรับลูกค้าขนาดใหญ่เช่นผู้ให้บริการคลาวด์และบริษัทเทคโนโลยีที่กำลังสร้างโมเดล AI ขนาด 1 TB‑ขึ้นไป

ในระยะกลางถึงยาว การนำ HBF ไปใช้เป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานอาจเปลี่ยนแปลงรูปแบบการจัดสรรทรัพยากรศูนย์ข้อมูล ทำให้ศูนย์ข้อมูลสามารถลดจำนวน DRAM ที่ต้องติดตั้งได้และมุ่งเน้นไปที่หน่วยความจำแฟลชที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า ส่งผลต่อโครงสร้างค่าใช้จ่ายและกลยุทธ์การลงทุนของผู้ดำเนินธุรกิจคลาวด์ทั่วโลก

Analysis

จากมุมมองของอุตสาหกรรม การกำหนดมาตรฐานร่วมผ่าน OCP ถือเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการเร่งนำเทคโนโลยีใหม่เข้าสู่ตลาด เนื่องจาก OCP มีระบบเปิดกว้างและชุมชนผู้พัฒนาที่สามารถตรวจสอบและปรับปรุงสเปคได้อย่างต่อเนื่อง การมี Google และ Tenstorrent เข้ามาร่วมทำให้มาตรฐานนี้ได้รับการทดสอบในสถานการณ์ใช้งานจริงหลายรูปแบบ ลดความเสี่ยงของข้อบกพร่องที่อาจเกิดขึ้น

นอกจากนี้ ความสำเร็จในการสร้างสเปค HBF ภายในหกเดือนแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของโมเดลความร่วมมือระหว่างผู้ผลิตชิปและซัพพลายเออร์หน่วยความจำ ซึ่งอาจเป็นแบบอย่างสำหรับการพัฒนามาตรฐานเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น NVRAM หรือ Compute‑in‑Memory ในอนาคต

Summary

OCP เปิดเผยสเปคแรกของ High Bandwidth Flash (HBF) ที่มาพร้อมกรอบงานเทคนิคเดียวกันสำหรับระบบ AI inference หลังจากทำงานร่วมกับ SanDisk, SK hynix, Google และ Tenstorrent** เป็นเวลาเพียงหกเดือน การมาตรฐานนี้คาดว่าจะเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานและลดต้นทุนรวมของโซลูชัน AI ในระดับศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์ edge อย่างมีนัยสำคัญ.