AI 算力需求持续攀升，数据中心性能瓶颈正从计算层向内存与存储层转移。在此背景下，SK 海力士于 10 月 12 日正式发布名为 H-TPU（海力士事务处理单元）的 SSD 专用处理器架构，试图以功能拆分的方式突破传统通用 CPU 在功耗与面积上的双重制约。

当天，SK 海力士 SoC 设计副总裁구인재在韩国仁川松岛举行的 ISOCC 2026 会议上发表主题演讲，系统阐述了 AI 数据中心面临的结构性局限。他指出，尽管 GPU 性能与 PCIe 带宽逐代翻倍，SSD 控制器内部通用 CPU 的频率和控制能力却已触及天花板。传统单体 CPU 架构难以应对存储控制所需的数百项细节功能，而单纯提升核心性能的做法，不仅造成显著的功耗浪费，还引入了不可预测的流水线延迟。

H-TPU 并非面向 AI 计算的张量加速器，而是一款可编程的事务专用处理器，专用于控制 SSD 数据平面与处理事务。其核心思路是摒弃单一庞大通用 CPU，将控制功能拆解为功能单元，并分布至数十个小型 TPU 集群中。구인재介绍，H-TPU 采用简化的四级流水线，去除了超标量和非顺序执行机制，占用面积仅为通用 CPU 核心的 1/25，约占总 CPU 面积的 4%，功耗则降至传统 CPU 的约 2.5%。

该架构的发布反映出存储芯片厂商正主动向控制器计算层延伸，以应对 AI 工作负载对存储子系统提出的更高要求。H-TPU 能否在 SSD 控制器中实现规模化部署，将影响未来数据中心存储层的能效表现。