SK hynix「H3」で想定以上に加速するHBF革命｜HBMの限界を超えるAIメモリ階層再編と2027年商用化ロードマップの全貌

SK Hynix 半導体情報

　SK hynix の新アーキテクチャ「H3」により、HBF（High Bandwidth Flash）が想定以上の速度でAIメモリの本命へ浮上。HBM限界を補完し、KVキャッシュを大容量かつ低消費電力で処理する新階層が現実味を帯びてきた。NAND大手3社の標準化と2027年商用化計画が、AI推論インフラ再編を加速中。

【HBF 最新総括】SK hynix「H3」が示す“想定以上の加速”──AI メモリ革命がついに現実フェーズへ

　AI モデルの巨大化が止まらない中、GPU の性能だけではなく、メモリ階層そのものが限界に近づいている。これまで私は HBF（High Bandwidth Flash）について、AI ストレージ革命の可能性や NAND メーカーが語る次世代メモリ戦略を追ってきた。

　しかし今回、SK hynix が IEEE 論文で発表した「H3」アーキテクチャは、これまでの議論を一気に“現実化”させる内容だった。HBF はもはや将来の選択肢ではなく、AI メモリ階層の本命として、想定以上のスピードで動き始めている。

HBF の位置づけが変わった──ストレージから“GPU 直下のメモリ”へ

　従来、HBF は HBM と SSD の中間に位置する新しい高速階層として語られてきた。しかし H3 が示したのは、もっと踏み込んだ構造だ。HBM と HBF を GPU のすぐ隣に並べ、GPU が直接アクセスするメモリ階層として扱うという発想である。

この構造のポイントは次の通り。

  • HBM：高速計算を担当するメインメモリ
  • HBF：大容量キャッシュ層（特に KV キャッシュの受け皿）
  • GPU：推論処理そのものに集中できる

　これは単なるストレージ拡張ではなく、GPU のメモリ階層そのものを再設計するアーキテクチャであり、AI 推論のボトルネックが根本から変わる。

SK hynix のデータが示す「加速の現実」

　SK hynix が NVIDIA Blackwell（B200）GPU を用いて実施したシミュレーションでは、次のような結果が得られている。

  • 性能／電力効率：最大 2.69 倍
  • バッチサイズ：最大 18.8 倍
  • 必要 GPU 数：32 GPU → 2 GPU に削減可能

　特に KV キャッシュ1が数百万〜1,000 万トークン規模に膨らむケースでは、HBM のみでは処理が追いつかない。HBF がその受け皿になることで、

  • 同時処理可能なクエリ数が大幅に増える
  • GPU あたりの負荷と電力を大きく削減できる
  • 「GPU を増やすよりメモリ階層を変える」方が合理的になる

という構図が見えてくる。

　これは「HBF が使えるかもしれない」という段階ではなく、HBF を使わない理由が急速に消えつつあるというフェーズに入ったことを意味する。

NAND 陣営の動きが“想定以上のスピード”で加速

　HBF の加速を裏付けるのが、NAND 大手 3 社の動きだ。

  • Samsung
  • SK hynix
  • SanDisk（旧Western Digital）

　この 3 社が HBF 標準化コンソーシアムを形成し、2027 年の商用化を目指して仕様策定を進めている。

競合であるはずのプレイヤーが足並みを揃えたという事実は、

  • HBF が「一社の独自規格」ではなく「業界全体の共通インフラ」になり得る
  • NAND 業界が HBF を“次の戦場”と認識している
  • 想定以上のスピードで標準化と実装準備が進んでいる

ことを示している。

技術面でも、NAND は次の方向で AI 向けに最適化されつつある。

  • 3D NAND の層数増加
  • SLC 化による高速化
  • コントローラ強化

　HBF は単なるストレージではなく、NAND 業界全体が AI 時代に向けて再編される中心軸になりつつある。

課題は残るが、方向性は完全に固まった

HBF の弱点は、NAND の宿命でもある次の点だ。

  • 書き込み速度が遅い
  • ランダムライトが苦手

　KV キャッシュは読み出し中心とはいえ、書き込み性能も無視できない。SK hynix は論文の中で、次のような方向性を明示している。

  • ベースダイに搭載するコントローラ性能の大幅強化
  • 書き込みパターンを前提にしたアーキテクチャ最適化
  • SLC 化によるレイテンシ・書き込み性能の底上げ

課題は明確であり、解決のための設計方針もすでに実装レベルに入っている。

2027 年商用化──HBF は AI メモリの本命へ

　HBM の供給制約が続く中、AI インフラ企業は HBF の登場を待ち望んでいる。今回の H3 は、HBF が補助ストレージではなく、AI メモリ階層の中核として扱われ始めたことを示している。

  • 2027 年に向けた標準化と製品化のロードマップが明示された
  • シミュレーションレベルでは、すでに「導入する理由」が十分にある
  • HBF を前提にした AI サーバ／GPU プラットフォーム設計が現実味を帯びてきた

　HBF はいよいよ AI メモリの本命として動き出した。そして何より重要なのは、HBF の加速が業界の想定よりも明らかに早いという点だ。

まとめ：HBF は“概念”から“産業ロードマップ”へ──そして想定以上のスピードで進行中

今回の SK hynix「H3」発表は、HBF の位置づけを決定的に変えた。

  • KV キャッシュの爆発的増加
  • HBM の帯域・容量の限界
  • GPU の電力効率問題
  • NAND 技術の進化
  • 大手 3 社による標準化コンソーシアム
  • 想定以上の加速

これらすべてが HBF を後押ししている。

HBF は、AI メモリの新しい標準になる。
H3 は、その未来を「予想より早く」現実のものにする最初の一歩だ。

参考資料

・AI 판 흔들 ‘괴물 스펙’…SK하이닉스 ‘비밀병기’에 관심 폭발 [강해령의 테크앤더시티]（Hankyung）

・[News] SK hynix Unveils AI Chip Architecture with HBF, Reportedly Boosts Performance per Watt by Up to 2.69× (Trendforce)

  1. KVキャッシュ（Key-Value Cache）：大規模言語モデル（LLM）が推論時に生成する中間計算結果を保持するメモリ領域のこと。

    Key：入力トークンの特徴量
    Value：そのトークンが持つ意味情報

    　これらを保持しておくことで、モデルは過去の文脈を毎回ゼロから再計算する必要がなくなる。つまり KV キャッシュは「会話の記憶」であり、推論高速化の要となる仕組みである。
    　モデルが巨大化するほど KV キャッシュは膨張し、HBM の容量不足や GPU の帯域圧迫が深刻化する。ここに HBF を組み合わせることで、
    ・KV キャッシュを HBF 側に逃がす
    ・HBM と GPU を計算に専念させる
    という構造が成立する。これが H3 アーキテクチャの核心となる。 ↩︎

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