随着人工智能（AI）的普及，数据中心的性能瓶颈已转移至内存和存储层，SK海力士（SK Hynix）为此推出了“H-TPU”（Hynix-Transaction Processing Unit，即Hynix事务处理单元）架构。该解决方案通过按特定功能拆分处理器来最大化效率，从而克服了庞大的通用中央处理器（CPU）在功耗和芯片面积方面的限制。
SK海力士SoC设计副总裁Koo In-jae在仁川松岛会展中心（Songdo Convensia）举行的2026年国际SoC会议（ISOCC）上发表了题为“从SSD控制器到AI内存SoC：智能内存系统SoC架构的演进”的主旨演讲。
在演讲中，Koo副总裁首先阐述了AI数据中心所面临的结构性局限。
他指出：“尽管GPU性能和PCIe带宽在每一代产品中都在翻倍增长，但SSD控制器内部通用CPU的时钟频率和控制能力已达到极限，无法跟上这一发展步伐。”
传统的单体式CPU架构难以应对存储控制所需的约100种不同功能。虽然过去曾采用增加CPU核心数量的策略来提升性能，但这种方法会导致严重的功耗浪费以及不可预测的流水线延迟。
为了克服这些CPU局限性，SK海力士提出了“H-TPU”解决方案——这是一款由公司自主研发、专用于事务处理的超轻量级处理器。H-TPU并非用于AI计算的张量加速器，而是一款专用于管理SSD数据平面和事务的可编程处理器。其核心创新在于摒弃了对单一大型通用CPU的依赖；取而代之的是将控制功能细分化，并将处理器拆解为多个功能单元，分布在由数十个小型TPU组成的集群中。 Koo 副总裁解释道：“H-TPU 采用精简的四级流水线设计，省去了超标量或乱序执行单元。与通用 CPU 核心相比，其占用面积仅为后者的约 1/25（约占 CPU 总面积的 4%），功耗也仅为 1/25（约 2.5%）。”
他补充道：“只有与特定任务（如写入操作）相关的功能模块才会处于激活状态，而未使用的模块则切换至极低功耗模式，从而大幅降低控制器的整体功耗。”
这种 H-TPU 架构为下一阶段——硬件自动化（HWA）——铺平了道路。
在 HWA 模式下，存储控制中那些重复性高且资源密集型的任务（如指令处理、数据地址查找以及将数据复制到临时存储区等）被完全卸载到专用硬件电路中进行自主执行。CPU 和 H-TPU 仅负责处理高层级任务，例如管理异常错误状况或制定关键策略决策，从而最大化系统效率。
这种方法旨在确保整个系统任务完成时间的确定性和可预测性。此外，SK 海力士预计，以 H-TPU 为核心的控制器创新若能与下一代存储技术“HBF”（高带宽闪存）相结合，将产生强大的协同效应。
AI 推理环境呈现出极度偏重读取操作的特征，读写比高达约 300,000:1。HBF 是一种专为此类推理环境设计的新型存储半导体，它结合了 NAND 物理大容量的特性与高带宽服务架构。
Koo 副总裁解释说：“当 AI 编译器和运行时环境将预先分析好的计算数据流传输给 HBF SoC 时，SoC 会提前启动缓冲区管理和缓存预取操作。”他补充道：“这使得 NAND 固有的物理访问延迟能够完全被计算过程所掩盖。”他进一步强调：“通过在整个服务路径上保留请求上下文，控制器将把 NAND 闪存容量转化为实际的‘AI 内存资源’。”
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