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　　与完全依赖 DRAM 的传统 HBM 不同，HBF 用 NAND 闪存替代了部分内存堆栈，以牺牲原始延迟为代价，能够以与DRAM型HBM相当的成本和带宽，提供高达DRAM型HBM约8到16倍的容量。并且，与需要恒定功率来保存数据的 DRAM 不同，NAND 是非易失性的，因此能够以更低的能耗实现持久存储。从应用端来看，与 HMB 不同，HBF 主要针对的是 AI 推理工作负载，而不是在大型数据中心、小型企业和边缘应用程序中进行训练。