FMS 2026 : Kioxia, Sandisk et SK hynix redessinent la mémoire pour l’IA

Ses principales caractéristiques sont les suivantes :

• Densité binaire : plus de 37 Gb/mm², soit une hausse d’environ 60 % par rapport à la génération 8 .
• Empilement : 332 couches actives .
• Interface : jusqu’à 4,8 Gb/s avec Toggle DDR6.0 .
• Technologie clé : le procédé CMOS Directly Bonded to Array (CBA), qui consiste à fabriquer séparément la logique CMOS et la matrice mémoire sur deux wafers avant de les assembler. Cette approche contribue à améliorer l’efficacité énergétique et à accroître la densité .

La variante QLC, qui stocke quatre bits par cellule, pousse plus loin la densité que la version TLC. En juillet 2026, Kioxia et Sandisk avaient déjà commencé à fournir des échantillons de leur NAND BiCS10 TLC de 1 To, dont la densité dépasse 29 Gb/mm² .

La HBF veut combler le fossé entre HBM et SSD

La seconde annonce concerne la High Bandwidth Flash, ou HBF. Sandisk et SK hynix ont publié sa première spécification technique standardisée au sein de l’Open Compute Project (OCP), une initiative qui met à disposition des spécifications ouvertes pour la conception d’infrastructures informatiques .

L’objectif est de créer un nouveau niveau de mémoire pour l’inférence IA, entre la HBM — très rapide mais limitée en capacité et coûteuse — et les SSD classiques, beaucoup plus capacitaires mais nettement plus lents . La HBF repose sur de la mémoire NAND empilée et doit être placée à proximité de l’accélérateur IA.

La première spécification prévoit :

• Jusqu’à 512 Go par empilement, avec des configurations NAND de 8 ou 16 composants superposés .
• Jusqu’à 3,0 To/s de bande passante, dont 1,6 To/s dans chaque direction ; trois niveaux de performance couvrent une plage d’environ 0,4 à 3,0 To/s .
• Une connexion basée sur UCIe — Universal Chiplet Interconnect Express — pour relier la mémoire à l’accélérateur .
• Un écosystème soutenu par Google, notamment Google DeepMind, et Tenstorrent, qui ont rejoint les travaux pendant le processus de standardisation .

Selon Sandisk, la HBF pourrait offrir une capacité huit à seize fois supérieure à celle de la HBM pour un coût comparable. Dans une simulation réalisée avec un modèle Llama 3.1 de 405 milliards de paramètres, les performances se situaient à moins de 2,2 % d’une configuration HBM théorique à capacité illimitée . Ces chiffres restent toutefois des résultats communiqués par l’entreprise et issus de simulations, plutôt qu’une mesure d’un produit commercial disponible.

La spécification ouverte est d’ores et déjà publiée. Les premiers échantillons de mémoire sont attendus vers la fin de 2026, tandis que les produits commerciaux devraient arriver au début de 2027 .

Les temps forts de la FMS 2026

Les annonces techniques se sont accompagnées de plusieurs présentations consacrées à la mémoire pour l’IA.

Le keynote de Sandisk sur la NAND

Le 5 août, Sandisk a présenté la session « NAND: The Versatile & Scalable Foundation of the AI Era ». Jim Elliott, Khurram Ismail et Alper Ilkbahar y ont abordé l’optimisation des systèmes et le rôle de la NAND dans le déploiement de l’inférence IA à grande échelle .

La vision de SK hynix sur la mémoire hiérarchisée

Le 4 août, SK hynix a consacré son keynote à l’optimisation des infrastructures d’IA grâce à une mémoire hiérarchisée, dans une session intitulée « Orchestrating Efficient AI Infrastructure through Tiered Memory in the Era of Agentic AI ». La présentation était assurée par Kim Chun-sung et Kang Uk-song .

« Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash »

Une table ronde organisée le 6 août a réuni Rajeev Nagabhirava de Sandisk, Lim Eui-cheol de SK hynix et Xiaoyu Ma de Google DeepMind. Intitulée « Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash », elle portait sur la manière dont la HBF pourrait réduire l’écart entre la puissance de calcul des accélérateurs et la capacité mémoire disponible pour l’inférence .

Le titre de la table ronde est confirmé par plusieurs communications officielles. La description détaillée de la session doit toutefois être distinguée des éléments de présentation repris dans les communiqués et des informations de l’agenda de la conférence .

Ce que ces annonces changent pour les centres de données IA

Les deux technologies répondent à des problèmes différents mais complémentaires. La NAND QLC BiCS10 vise à augmenter la capacité des SSD tout en réduisant l’espace et, potentiellement, la consommation nécessaires au stockage des jeux de données et des modèles d’IA. La HBF cherche, elle, à rapprocher une mémoire de grande capacité de l’accélérateur, avec une bande passante supérieure à celle d’un stockage flash traditionnel.

Le choix d’une spécification ouverte au sein de l’OCP est également stratégique. Avec le concours de Google et de Tenstorrent, Sandisk et SK hynix tentent de faire de cette nouvelle couche mémoire un standard interopérable, plutôt qu’une succession de solutions propriétaires incompatibles . Si les échantillons et les produits attendus tiennent leurs promesses, la HBF pourrait devenir un étage supplémentaire de la hiérarchie mémoire des systèmes d’inférence IA — entre la mémoire ultra-rapide des accélérateurs et le stockage de masse.