（原标题：David Patterson 和Raja Koduri，“加盟”闪迪）
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来源：内容编译自blocksandfiles。
Sandisk 正在成立技术顾问委员会，以帮助指导其高带宽闪存(HBF) 技术的开发和战略。
HBF 将高带宽内存 (HBM) DRAM 技术概念应用于闪存，将堆叠的 NAND 芯片组合在一起，并通过中介层单元连接到主机 GPU。这将聚合每个堆叠芯片的 IO 通道，使到 GPU 的总数据传输带宽是单个芯片带宽的倍数。它采用专有堆叠技术，具有超低芯片翘曲，适用于 16 层高配置。该架构在过去一年中得到了 AI 行业领先企业的投入和开发。
当然，NAND 的访问延迟比 DRAM 更长，因此 HBF 被视为在 HBM 上添加了一个内存层，并提供比传统 SSD 更大的 NAND 带宽。这意味着它可以被视为 HBM 和外部 SSD 之间的内存/存储层，例如，在 AI 训练期间提供更快的检查点存储。Sandisk 宣布推出 HBF 技术后，需要帮助将其推向市场。
该公司已任命 David Patterson 教授和 Raja Koduri 为其技术顾问委员会成员，并表示他们将“在 Sandisk 准备推出 HBF 时提供战略指导、技术见解、市场观点和制定开放标准”。
首席技术官 Alper Ilkbahar 表示：“我们很荣幸两位杰出的计算机架构专家加入我们的技术顾问委员会。他们的集体经验和战略建议将有助于将 HBF 打造为人工智能行业未来的内存标准，并肯定我们不仅满足了客户和合作伙伴的期望，而且超越了他们的期望。”
让 HBF 成为 AI 行业未来内存标准，这才是关键所在。由于它使用必须与 GPU 绑定的中介层 (interposer)，Sandisk 的客户是 GPU 制造商或经验丰富的半导体封装级系统构建商。HBM -GPU连接标准由 Nvidia 有效设计，HBM 制造商美光、三星和 SK 海力士均遵循该标准。HBM 主要由 SK 海力士和 Nvidia 开发，Nvidia 确保其不会被锁定于单一供应商。
除非 Nvidia 采用 HBF，否则 Sandisk 将只能尝试选择小型 GPU 供应商，即 AMD 和英特尔，并且可能还会寻找其他 AI 加速器供应商，例如拥有自己芯片的超大规模供应商。
David Patterson 是基础技术领域的重量级人物。他是加州大学伯克利分校计算机科学荣誉教授、帕迪教授，也是谷歌杰出工程师，并将领导技术顾问委员会，致力于提供切实可行的洞见和决策。他是一位杰出的计算机科学家，因共同开发了彻底改变处理器设计的精简指令集计算 (RISC) 而闻名。
据悉，帕特森在廉价磁盘冗余阵列（RAID）和工作站网络（NOW）的开发中发挥了关键作用。他与他人合著了开创性的教科书《计算机体系结构：定量方法》，并因其对业界的贡献而荣获2017年ACM图灵奖。
他表示：“HBF 展现出在数据中心 AI 领域发挥重要作用的潜力，它以前所未有的高带宽提供内存容量，使推理工作负载的规模远远超出目前的限制。它可以降低目前难以承受的新型 AI 应用的成本。”
Raja Koduri 是一位计算机工程师兼企业高管，以引领图形架构而闻名。他曾担任 AMD 高级副总裁兼首席架构师，以及英特尔加速计算系统和图形执行副总裁。他主导了 AMD Polaris、Vega 和 Navi GPU 架构以及英特尔 Arc 和 Ponte Vecchio GPU 的开发，并引领英特尔进军独立显卡领域。
2023年初，他创立了一家专注于游戏、媒体和娱乐领域生成式人工智能的初创公司，并加入了Tenstorrent在人工智能和RISC-V半导体领域的董事会。最近，他担任Oxmiq Labs的创始人/首席执行官以及Mihira Visual Studios的联合创始人，并通过在半导体行业的顾问和董事会任职，继续推动图形和人工智能创新。
他表示：“HBF 将通过为设备配备内存容量和带宽能力，支持在本地实时运行的复杂模型，从而彻底革新边缘 AI。这一进步将开启智能边缘应用的新时代，从根本上改变 AI 推理的执行方式和执行地点。”
这里的边缘是小型数据中心边缘，而不是远程办公室/分支机构边缘。
Koduri 在LinkedIn上发帖称：“当我们开始开发 HBM 时，我们的重点是提高每瓦带宽和每平方毫米带宽（这两者都是移动设备的重要制约因素），同时保持与现有解决方案的竞争力。HBF 的重点是大幅提升内存容量（每美元、每瓦和每平方毫米），同时提供具有竞争力的带宽。计算能力（浮点运算次数）* 内存容量（字节）* 带宽（字节/秒）会影响 AI 模型的训练和推理性能。”
Sandisk 的技术顾问委员会将由来自公司内外的行业专家和高级技术领导组成。Patterson 曾就职于 AMD，Koduri 曾就职于英特尔，AMD 和英特尔是 Nvidia 的替代 GPU 制造商。英特尔可能会在重组过程中退出 GPU 领域，届时 AMD 将成为 Nvidia 的唯一竞争对手。从包罗万象的“人工智能行业内存标准”的角度来看，技术顾问委员会中缺少 Nvidia 代表可能会令人担忧。如果 Nvidia 同意 HBF 的必要性，它的未来将更加确定。因此，TAB 可能会面临艰难的挑战。
我们向 Sandisk 询问了几个有关 HBF 的问题，该公司在本文发表后做出了回应。
Blocks & Files：谁会从 Sandisk 购买 HBF？由于它是一款类似 HBM 的产品，并且通过中介层连接到 GPU，这意味着 GPU 制造商或其他加速器制造商将成为 Sandisk 的客户。是这样吗？
Sandisk：我们不评论具体客户，我们正在参与更广泛的人工智能生态系统。
Blocks & Files：GPU-HBF 接口会公开吗？据我了解，GPU-HBM 接口已经公开了。这样可以避免单一供应商锁定的问题。
Sandisk：目前我们没有任何更新可以分享，请继续关注。
https://blocksandfiles.com/2025/07/25/tech-advisory-board-to-plot-way-forward-for-sandisks-high-bandwidth-flash/
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