HBF (고대역폭 플래시)

HBF(High Bandwidth Flash, 고대역폭 플래시) 는 HBM이 D램을 수직으로 쌓듯 낸드를 수직으로 쌓아 대역폭을 끌어올린 메모리다. 놓이는 자리는 HBM과 SSD 사이다.

2026년 8월 3~4일, SK하이닉스와 샌디스크가 HBF의 첫 표준 규격을 공개했다. 표준화 착수 6개월 만이다.

첫 규격에 무엇이 담겼나

SK하이닉스가 밝힌 규격의 뼈대다.

UCIe를 채택했다는 것이 중요하다. 특정 회사의 GPU에 묶이지 않고 여러 프로세서와 붙을 수 있는 길을 열어 둔 것이다.

표준화 주체는 JEDEC이 아니라 OCP다

여기가 헷갈리기 쉬운 지점이다. HBM은 JEDEC 표준이지만 HBF는 OCP(Open Compute Project) 표준이다. JEDEC 문서 목록에 HBF 항목은 없다.

OCP는 데이터센터 사업자들이 하드웨어 규격을 공개로 만드는 단체다. 주 기여자는 샌디스크와 SK하이닉스이고, 표준화 과정에 구글과 텐스토렌트가 합류해 기술 검증에 참여했다. 메모리 회사가 아니라 메모리를 사는 쪽이 표준 만들기에 들어와 있다는 점이 이 규격의 성격을 말해 준다.

왜 만드나 — 용량의 벽

AI 추론에서 병목은 속도만이 아니라 용량이다. 모델 가중치와 KV 캐시를 다 담으려면 HBM이 모자라고, HBM을 더 붙이려면 가속기 수를 늘려야 하는데 그러면 전력과 비용이 따라 올라간다.

여기서 낸드의 약점이 덜 아파진다는 것이 HBF의 착안점이다. 가중치와 KV 캐시는 대부분 읽기만 한다. 낸드가 느린 것은 주로 쓰기 쪽이라, 읽기 중심 데이터를 낸드에 두면 손해가 작다.

샌디스크와 SK하이닉스가 2025년 8월 협력을 시작할 때 내건 목표가 이것이었다.

HBM 대비 8~16배 용량을, 비슷한 원가로. 대역폭은 HBM에 필적(comparable).

기반 기술은 샌디스크의 BiCS 낸드와 CBA 웨이퍼 본딩이다.

여기까지 온 길

AIN Family에서 HBF의 위치 — 2025년 배경 발표 재확인

SK하이닉스의 OCP 2025 공식 발표 본문은 2025-10-27 서울 발표로 적혀 있다. 페이지 상단 날짜는 2025-10-26으로 표시되므로 두 날짜를 구분한다. 행사는 2025년 10월 13~16일 열렸으며, 2026-10-13은 이 위키의 근거 보완일이다. 새 2026년 제품 발표가 아니다.

AIN은 AI-NAND 제품군 전략이다. AIN P는 성능(Performance), AIN B는 대역폭(Bandwidth), AIN D는 밀도(Density)에 각각 초점을 둔다. 이 중 HBF를 활용하는 것은 AIN B다. AIN 전체를 HBF의 다른 이름으로 읽으면 성능·밀도 중심 제품과 대역폭 중심 기술의 차이가 사라진다.

AIN B는 여러 낸드를 수직으로 적층해 대역폭을 높이는 방향이다. 회사는 HBM과 함께 배치해 시스템 전체 용량을 늘리는 방안 등을 검토한다고 설명한다. 따라서 이 발표의 가장 유력한 의미는 HBM과 낸드의 역할을 조합하는 용량 확장 전략이다. HBM을 전면 대체한다거나 동일 지연시간을 이미 달성했다는 뜻이 아니다. HBF의 실제 지연시간·쓰기 내구성·소프트웨어 관리 비용은 별도 제품 및 시스템 측정으로 확인해야 한다.

이 발표에서 2026년 말 샘플 계획은 AIN P에 붙어 있다. 이를 AIN B/HBF의 샘플 완료·출하 실적이나 AIN Family 전체의 확정 양산 일정으로 옮기지 않는다. AIN D의 PB급 밀도 역시 당시 목표로 설명됐으며 납품 실적이 아니다. AIN B의 채택 여부는 고객 평가, 상용 시스템과 출하 근거를 통해 확인해야 한다. 투자자가 볼 다음 숫자는 계층별 실제 용량·대역폭·전력, 고객당 적용 수량과 솔루션 매출이다. 행사 참석이나 생태계 협력만으로 그 매출을 계산할 수 없다.

경쟁사는 어디에

현재 공개된 HBF 컨소시엄 참여사와 발표 자료에서 삼성전자를 확인하지 못했다. 발표문이 참여사 명단을 빠짐없이 적었다고 단정할 수는 없으므로, "진영에 없다"가 아니라 "확인하지 못했다"고 적는다. 삼성은 같은 자리(FMS 2026)에서 3D D램과 zHBM(가속기 위에 HBM을 수직으로 쌓는 구조)을 별도의 차세대 구조로 제시했다. 노리는 병목이 다르다 — HBF는 용량, zHBM은 대역폭과 전력이다.

키오시아도 HBF 표준에 참여하지 않고, XL-FLASH 기반 CXL 메모리 모듈과 GP1 시리즈로 자체 노선을 간다. 마이크론의 입장은 확인 못 했다.

HBF는 HBM을 없애는가 — 두 연구가 가리킨 답

현재 연구 결과는 HBF가 HBM을 통째로 대체하는 구조보다, HBM을 빠른 계층으로 남기고 HBF를 대용량 계층으로 붙이는 구조에 모인다.

Oxford 연구진의 IEEE Computer Architecture Letters 논문은 HBF가 스택당 HBM보다 16배 큰 용량을 제공할 수 있다고 모델링했다. 그러나 HBM을 HBF로 단순 교체하면 낸드의 긴 꼬리 지연이 GPU 스케줄러를 굶겨 성능이 크게 떨어졌다. 연구진은 자주 쓰는 데이터를 HBM에 남기고 HBF 데이터를 예측 이동하는 이종 메모리 구조를 제안했다. 시뮬레이션에서 HBF-only 대비 기하평균 2.79배, 단일 edge GPU에서 실행 가능한 모델 크기는 9.2배였다.

2026년 8월 25일 공개된 FLINT preprint도 HBF를 HBM 옆의 memory-capacity tier로 정의한다. 이 연구가 추가한 것은 HBF 내부 동작이다.

정적 prefetch 방식은 MoE 모델에서 HBF 트래픽의 86~96%를 낭비했다. FLINT는 여섯 모델의 MoE 구간에서 기존 HBF 구조보다 GPU당 decode 처리량을 4.0~14.3배 높였다고 보고했다. 반면 dense Llama에서는 토큰당 에너지가 HBM-only의 1.64배였다. HBF가 모든 모델에 자동으로 유리한 것이 아니라, 가중치 접근이 얼마나 예측 가능하고 읽기 중심인지가 성패를 가른다는 반증 사례다.

두 결과는 판매 제품 벤치마크가 아니다. Oxford 논문은 peer-reviewed 연구지만 모델링 기반이고, FLINT는 arXiv preprint다. 상용 판단에는 실제 스택의 지속 읽기 대역폭·p99 지연·refresh 오버헤드·내구성·고객 채택이 추가로 필요하다.

확인 못 한 것

• OCP 기술 규격 문서(PDF) 원문 — opencompute.org 에서 해당 문서 페이지를 찾지 못했다. 위 숫자는 SK하이닉스 발표문 기준이다. 샌디스크 보도자료에는 512GB·3.0TB/s 같은 수치가 없다.
• 레이턴시·쓰기 내구성·전력 — 공식 자료에 숫자가 없다.
• 제품 샘플·양산 일정 — 2025년 MOU 때의 목표(샘플 2026년 하반기)만 있고, 규격 공개 발표문에는 일정이 없다.
• 연구 수치의 상용 재현 여부 — Oxford의 2.79배·9.2배와 FLINT의 4.0~14.3배는 시뮬레이션 결과다. 실제 HBF silicon과 고객 워크로드에서 재현됐다는 공개 자료는 없다.