$SNDK HBF indica que su ancho de banda es comparable a los 12,8 TB/s de HBM; al mismo tiempo, cada GPU puede proporcionar 4 TB de memoria, mientras que HBM solo tiene 192 GB. Esto amplía considerablemente la capacidad de memoria para la inferencia. En las pruebas internas de Qwen3, una GPU HBF manejó una carga de trabajo que normalmente requeriría ocho GPUs HBM. Además, la salida de cuatro GPUs HBF es la misma que la de ocho, lo que implica ~8 veces la eficiencia en la inversión de capital y ~2 veces la eficiencia de las GPU. Si este rendimiento puede mantenerse a gran escala, entonces HBF puede reducir la cantidad de GPUs necesarias para la inferencia y trasladar la NAND a un nivel de mayor valor dentro de la pila de memoria para IA.