SK Hynix definiert die KI-Speicherlandschaft mit H3-Architektur und HBF-Technologie neu

In einer wegweisenden Ankündigung, die die Wirtschaftlichkeit der künstlichen Intelligenz grundlegend verändern könnte, hat SK Hynix seine revolutionäre H3-Architektur (H3 architecture) enthüllt – ein hybrides Speicherdesign, das standardmäßigen High Bandwidth Memory (HBM) mit einer neuartigen Technologie namens High Bandwidth Flash (HBF) kombiniert. Dieser Durchbruch, der am 12. Februar 2026 auf einer renommierten Konferenz des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) vorgestellt wurde, zielt speziell auf die wachsenden Engpässe bei der KI-Inferenz ab und bietet eine berichtete 2,69-fache Verbesserung der Leistung pro Watt (Performance-per-watt) im Vergleich zu bestehenden Lösungen.

Da Modelle der Generativen KI (Generative AI) in Bezug auf Parametergröße und Kontextfensterlänge weiter skalieren, ist die Branche auf eine „Speicherwand“ gestoßen – nicht nur bei der Bandbreite, sondern auch bei der Kapazität und Energieeffizienz. Die Einführung von HBF durch SK Hynix markiert einen entscheidenden Wendepunkt von DRAM-zentrierten Designs hin zu einer gestuften Speicherhierarchie, die die Dichte von NAND-Flash mit der für Echtzeitverarbeitung erforderlichen Geschwindigkeit nutzt.

Die Geburtsstunde von H3: Geschwindigkeit mit Kapazität verschmelzen

Die Kerninnovation liegt in der H3-Architektur (H3 architecture), die das physische Layout von KI-Beschleunigern grundlegend verändert. Traditionelle Hochleistungs-KI-Chips, wie die Blackwell- oder Rubin-Plattformen von NVIDIA, positionieren üblicherweise Stacks von flüchtigem HBM direkt neben dem GPU-Die, um den Datendurchsatz zu maximieren. Dies gewährleistet zwar rasante Geschwindigkeiten, aber HBM ist teuer, energiehungrig und in der Kapazität begrenzt – eine kritische Einschränkung für moderne Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die massive Mengen an Speicher benötigen, um während Konversationen „KV-Caches“ (Key-Value-Caches) zu speichern.

Die H3-Architektur führt einen heterogenen Ansatz ein. Sie platziert HBF – eine Technologie, die mehrere NAND-Flash (NAND flash)-Dies mittels Through-Silicon Vias (TSVs) stapelt – zusammen mit Standard-HBM-Stacks auf demselben Interposer.

Nach Simulationsdaten von SK Hynix ermöglicht dieses hybride Setup der GPU, massiven, weniger latenzempfindlichen Datenmengen (wie den KV-Cache (KV cache)) auf den hochdichten HBF auszulagern, während der ultraschnelle HBM für die unmittelbarsten Rechenanforderungen reserviert bleibt.

Technische Analyse: HBF vs. traditionelle Architekturen

Um das Ausmaß dieses Sprungs zu verstehen, ist es essenziell, die H3-Architektur mit dem aktuellen Branchenstandard von reinen HBM-Designs zu vergleichen. Die internen Simulationen von SK Hynix, die eine NVIDIA B200 GPU in Kombination mit acht HBM3E-Stacks und acht HBF-Stacks verwendeten, ergaben verblüffende Effizienzgewinne.

Vergleichende Analyse der Speicherarchitekturen

Die obige Tabelle verdeutlicht die enorme Effizienz, die durch „mehr Raum zum Atmen“ freigesetzt wird. Durch das Verschieben großer Datenmengen in den HBF reduziert das System die Häufigkeit des Datenaustauschs zwischen der GPU und externen SSDs oder dem Hauptspeicher, die um Größenordnungen langsamer sind.

Den KV-Cache-Engpass lösen

Der Haupttreiber hinter der HBF-Innovation ist die spezifische Anforderung der KI-Inferenz (AI Inference). Im Gegensatz zur „Trainingsphase“, die massive parallele Berechnungen zum Aufbau eines Modells erfordert, ist die „Inferenz“ der Prozess, bei dem das Modell Antworten für Benutzer generiert.

Damit sich ein LLM an den Kontext einer langen Konversation „erinnern“ kann, generiert es einen KV-Cache – ein temporäres Protokoll vergangener Interaktionen. Wenn Kontextfenster von Tausenden auf Millionen von Token anwachsen, wächst dieser Cache exponentiell und übersteigt oft die Kapazität von HBM.

„Damit eine GPU eine KI-Inferenz durchführen kann, muss sie variable Daten, den sogenannten KV-Cache, aus dem HBM lesen. Dann interpretiert sie diese und gibt sie Wort für Wort aus. HBF fungiert wie eine Bibliothek mit viel mehr Inhalten, aber langsamerem Zugriff, während HBM das Bücherregal für schnelles Lernen ist.“
— Dr. Kim Joungho, KAIST (Analogie zum gestuften Speicher)

In der H3-Architektur agiert der HBF als diese „Bibliothek“, die sich direkt neben dem Prozessor befindet. Mit einer einzigen HBF-Einheit, die eine Kapazität von 512 GB erreichen kann – weit über den Limits von ca. 36 GB bei HBM3E-Modulen –, kann das System massive Kontextfenster lokal speichern. Die Simulationen von SK Hynix demonstrierten die Fähigkeit, einen KV-Cache von bis zu 10 Millionen Token ohne die schweren Latenznachteile zu bewältigen, die normalerweise mit NAND-Flash verbunden sind.

Leistungs-Benchmarks und Effizienzgewinne

Die von SK Hynix veröffentlichten Zahlen zeichnen ein Bild radikaler Effizienz. In ihren Testszenarien:

• Durchsatz-Anstieg (Throughput Surge): Die Kapazität des Systems zur Verarbeitung gleichzeitiger Abfragen (Batch-Größe) stieg um das 18,8-fache. Das bedeutet, dass ein einzelner Server fast 19-mal mehr gleichzeitige Benutzer bedienen kann als zuvor.
• Infrastruktur-Konsolidierung (Infrastructure Consolidation): Arbeitslasten, die zuvor einen Cluster von 32 GPUs erforderten, um eine akzeptable Latenz aufrechtzuerhalten, konnten nun mit nur zwei GPUs, die mit HBF ausgestattet waren, ausgeführt werden.
• Energieeinsparungen: Die 2,69-fache Steigerung der Leistung pro Watt ist eine kritische Kennzahl für Hyperscaler (wie Google, AWS und Microsoft), die derzeit mit Stromeinschränkungen im Gigawatt-Bereich in ihren Rechenzentren kämpfen.

Strategische Auswirkungen auf die Industrie

Diese Ankündigung signalisiert einen umfassenderen strategischen Schwenk für SK Hynix und die Halbleiterindustrie insgesamt.

1. Vom Training zur Inferenz

In den letzten Jahren wurde der „KI-Goldrausch“ durch Trainings-Chips definiert. Während der Markt reift, verschiebt sich der Fokus auf die Inferenzkosten. Dienstanbieter müssen Modelle kostengünstiger und schneller ausführen, um geschäftlich sinnvoll zu agieren. HBF adressiert direkt die Einheitenökonomie der KI-Bereitstellung.

2. Der Aufstieg von „KI-NAND“

HBF repräsentiert eine neue Kategorie, die oft als „KI-NAND“ (AI-NAND) bezeichnet wird. Während SK Hynix den HBM-Markt dominiert, nutzt dieser Schritt ihre Expertise im Bereich NAND-Flash (wo sie ebenfalls weltweit führend sind), um eine zweite Front zu eröffnen. Berichten zufolge laufen Kooperationen mit Partnern wie SanDisk, um einen „HBF-Standard“ zu etablieren und sicherzustellen, dass diese Technologie plattformübergreifend auf verschiedenen GPUs eingesetzt werden kann.

3. Wettbewerbslandschaft

Die Rivalen schlafen nicht. Samsung Electronics hat ähnliche gestufte Speicherlösungen angedeutet, und das Rennen um standardisierte „HBM4“ und darüber hinaus beinhaltet die Integration von mehr Logik und verschiedenen Speichertypen direkt auf dem Package. Die H3-Präsentation von SK Hynix positioniert sie jedoch an der Spitze der spezifischen „Hybrid-HBM+NAND“-Implementierung.

Zukunftsausblick

Die Einführung der HBF-Technologie deutet darauf hin, dass sich die Definition eines „KI-Chips“ weiterentwickelt. Es geht nicht mehr nur um reine FLOPS (Floating-Point Operations per Second); es geht um die Effizienz der Speicherhierarchie.

SK Hynix plant, die Kommerzialisierung von HBF zu beschleunigen, wobei Alpha-Versionen potenziell noch in diesem Jahr wichtige Partner zur Validierung erreichen könnten. Wenn die simulierten Gewinne in realen Produktionsumgebungen Bestand haben, könnte die H3-Architektur zum Blaupause für die nächste Generation von KI-Rechenzentren werden und die Modellgröße effektiv von exponentiellen Kostensteigerungen entkoppeln.

Während die Branche diese Erkenntnisse der IEEE-Konferenz verarbeitet, ist eines klar: Bei der Zukunft der KI geht es nicht nur darum, schneller zu denken – es geht darum, sich mehr zu merken, bei weniger Energieverbrauch. Creati.ai wird die Einführung der H3-Architektur und deren Übernahme durch große GPU-Anbieter weiterhin beobachten.