FMS 2026’da bellek ve depolama dünyasını değiştirebilecek üç duyuru

Öne çıkan teknik özellikler şöyle:

• Bit yoğunluğu: 37 Gb/mm²’nin üzerinde; bu, 8. nesil teknolojiye kıyasla yaklaşık yüzde 60’lık artış anlamına geliyor .
• Katman sayısı: 332 aktif katman .
• Arayüz: Toggle DDR6.0 üzerinden 4,8 Gb/sn .
• Mimari yenilik: CMOS Directly Bonded to Array (CBA).

CBA yaklaşımında CMOS mantık devreleri ile bellek dizisi ayrı wafer’larda üretiliyor, ardından yüksek hassasiyetle birleştiriliyor. Bu yöntem, güç verimliliğini iyileştirmeyi ve daha yüksek bellek yoğunluğuna ulaşmayı amaçlıyor .

FMS’te gösterilen QLC sürümü, hücre başına dört bit depolayan yapısıyla yoğunluk çıtasını daha da yukarı taşıyor. Kioxia ve Sandisk, Temmuz 2026’da aynı BiCS10 ailesine ait 1 Tb TLC NAND örneklerini de iş ortaklarına göndermeye başlamıştı. Bu TLC varyantında bit yoğunluğu 29 Gb/mm²’nin üzerindeydi .

HBF, HBM ile SSD arasındaki boşluğu doldurmayı hedefliyor

İkinci büyük duyuru, Sandisk ve SK hynix’in High Bandwidth Flash için ilk standart teknik spesifikasyonu Open Compute Project (OCP) üzerinden yayımlaması oldu . OCP, veri merkezi donanımı ve altyapısı için açık teknik standartlar geliştiren bir topluluk olarak, HBF’nin tek bir şirkete ait kapalı bir çözüm yerine daha geniş bir ekosisteme açılmasının önünü hazırlıyor.

HBF, özellikle büyük yapay zekâ modellerinin çıkarım süreçleri için tasarlanan yeni bir bellek katmanı olarak konumlandırılıyor. Amaç, hızlı ancak kapasitesi sınırlı HBM ile yüksek kapasite sunan fakat daha yavaş olan geleneksel SSD’ler arasındaki hız-kapasite açığını kapatmak .

İlk spesifikasyonda yer alan başlıca özellikler şunlar:

• Yığın başına kapasite: 8’li ve 16’lı NAND yığınları kullanılarak 512 GB’a kadar .
• Bant genişliği: Üç performans kademesinde yaklaşık 0,4 TB/sn ile 3,0 TB/sn arasında; üst seviye için yön başına 1,6 TB/sn hedefleniyor .
• Bağlantı standardı: Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) .
• Çalışma grubuna katılanlar: Google DeepMind ve Tenstorrent .

Sandisk’in önceki teknik açıklamalarına göre HBF, benzer maliyet seviyesinde HBM’nin 8 ila 16 katı kapasite sunabilecek şekilde tasarlanıyor . Şirketin Llama 3.1’in 405 milyar parametreli modeli üzerinde paylaştığı simülasyonda, HBF tabanlı yaklaşımın teorik olarak sınırsız kapasiteli HBM yapılandırmasına kıyasla performans farkı yüzde 2,2’nin içinde kaldı . Bu sonuç bir ürün performansı ölçümü değil, şirket tarafından paylaşılan simülasyon verisi olarak değerlendirilmelidir.

Açık HBF standardı yayımlandı. Bellek örneklerinin 2026’nın sonlarında, ticari cihazların ise 2027’nin başlarında sunulması bekleniyor .

FMS 2026’daki önemli oturumlar

Sandisk ana sunumu: NAND ve yapay zekâ çağı

Sandisk’in “NAND: The Versatile & Scalable Foundation of the AI Era” başlıklı ana sunumu 5 Ağustos 2026 Çarşamba günü, Pasifik saatiyle 11.40’ta Santa Clara Convention Center’daki Mission City Ballroom’da düzenlendi. Jim Elliott, Khurram Ismail ve Alper Ilkbahar’ın katıldığı oturumda sistem düzeyinde optimizasyon ile NAND’ın büyük ölçekli yapay zekâ çıkarımındaki rolü ele alındı .

SK hynix ana sunumu: Katmanlı bellek yaklaşımı

SK hynix yöneticileri Kim Chun-sung ve Kang Uk-song ise konferansın açılış günü olan 4 Ağustos’ta “Orchestrating Efficient AI Infrastructure through Tiered Memory in the Era of Agentic AI” başlıklı sunumu gerçekleştirdi. Oturumda, yapay zekâ altyapısı için katmanlı bellek çözümleri ve daha verimli sistem tasarımı öne çıktı .

“Breaking the Memory Wall” paneli

6 Ağustos’ta düzenlenen “Breaking the Memory Wall with High Bandwidth Flash” panelinde Sandisk Başkan Yardımcısı Rajeev Nagabhirava, SK hynix Başkan Yardımcısı Lim Eui-cheol ve Google DeepMind kıdemli personel mühendisi Xiaoyu Ma yer aldı. Panelin odağında, HBF’nin yapay zekâ çıkarımında işlem gücü ile bellek kapasitesi ve bant genişliği arasındaki açığı nasıl azaltabileceği vardı .

Panel başlığı Sandisk’in basın materyalleri ile SK hynix’in haber kaynaklarında doğrulanıyor. Bununla birlikte, oturumun tam açıklamasındaki ayrıntılar için konferansın canlı programı esas alınmalı; resmi haberlerde “Breaking the Memory Wall” başlıklı özel bir oturumun yer aldığı tutarlı biçimde görülüyor .

Yapay zekâ veri merkezleri için neden önemli?

BiCS10 QLC NAND, veri merkezlerinin eğitim verileri, model dosyaları ve yüksek kapasiteli depolama katmanları için daha yoğun ve güç açısından daha verimli SSD’ler kullanabilmesini hedefliyor. Bu, özellikle yapay zekâ iş yükleri büyüdükçe depolama alanı ve enerji tüketimi üzerindeki baskının azaltılmasına yardımcı olabilir.

HBF ise belleği hızlandırıcıya daha yakın konumlandırarak, büyük modellerin çıkarım sırasında ihtiyaç duyduğu kapasiteyi artırmayı amaçlıyor. HBM kapasitesini sürekli genişletmek yüksek maliyet getirebildiği için NAND tabanlı, daha yüksek kapasiteli bir ara katman; gecikme, maliyet ve sistem ölçeklendirmesi açısından alternatif oluşturabilir.

HBF spesifikasyonunun OCP üzerinden açık biçimde yayımlanması da önemli. Google DeepMind ve Tenstorrent’in sürece katılması, standardın yalnızca iki bellek üreticisinin kapalı bir çözümü olarak kalması yerine, yapay zekâ hızlandırıcıları ve veri merkezi sistemleri etrafında daha geniş bir donanım-yazılım ekosistemine dönüşmesini hedeflediğine işaret ediyor .