NAND是电子未来的重要组成部分 。它到处都是 ,从数据中心服务器到最小的移动设备的所有事物都可以推动存储容量,性能和功率效率–例如电话,无人机 ,相机和其他便携式设备。
由于这些系统和电子设备添加了更多功能并执行更复杂的任务(例如AI),数据存储需求将继续增长–使NAND闪存成为未来创新的关键组成部分。
结果,比赛正在以更好的性能和更低的功率来建立更高的能力NAND 。许多人认为 ,较高的一层计数是前进的唯一途径。但事实是,有许多NAND创新的向量和更高的层计数是增加NAND闪光位和存储容量的唯一方法。
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NAND的这个新时代正在推动一段变化时期,以层次为中心的种族在我们身后 。重点是从战略上转移到定时推出针对特定用例和应用的新的 ,更持久的节点的引入。并非所有应用程序都需要具有最高容量或性能的最新节点。使每一层更密集,而不是简单地堆叠更多的层,而是提高功率效率 ,性能和容量,同时为特定的客户需求管理成本。Luca Fasolisocial Links导航
Western Digital的开发工程高级副总裁 。
传统的垂直缩放
“分层种族”是一个概念,即更多的层意味着更多的位密度和能力 ,从而带来了成本优势–因此,具有最多层数的NAND必须是最好的。但是有了3D NAND,它不再那么简单了。
扩展NAND类似于在酒店增加容量 。简单地添加更多的地板似乎是一个好主意 ,但是您必须记住,建立建立会导致运营成本和复杂性的增加,包括购买和移动设备 ,建造地板等的成本。在某个时候,增加了增加额外地板的回报。从直觉上讲,通过在一百层建筑物中增加十层楼而提供的比例成本降低要比添加相同数量的楼层建筑要好 。但是,增加额外的资本可能会更高 ,以便在五百楼建筑物的顶部建造这些额外的10层。
通过缩小房间并更有效地使用空间来使每个楼层更密集,可以以更有效和成本效益的方式提供同样的占用率。
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相同的逻辑也适用于NAND架构。简单地在彼此上添加NAND层可能不是建造更多位或容量的唯一方法。就像酒店的地板一样,随着图层计数的增长 ,它变得更加昂贵且难以建造可用的NAND 。例如,堆叠层会导致加工时间增加,这是确保我们可以可靠地生产高质量的高级工具的额外资本。
通过利用多个向量来缩放更聪明
尽管层计数将继续增长 ,但它不再是核心创新驱动程序。取而代之的是,创新跨越了多个向量,除垂直缩放(包括横向,逻辑和体系结构缩放方法)外 ,还有其他方法可以扩展NAND体系结构。
横向缩放通过包装每个存储层的填充,同时删除一些冗余支撑结构 。就像在酒店房间的同一地板上挤压更多房间,或者减少建筑物中的楼梯和电梯数量。例如 ,从横向缩放开始,您可以在添加另一层之前优化可用的空间。这种分阶段的方法更有效,可以节省成本 ,同时降低风险 。它还允许客户在适当的时间到达一定的容量点,并具有一致的供应和质量。当它决定添加更多层时,收益乘以添加的层的提高效率。
逻辑缩放增加了可以存储在物理设备上的逻辑位数 。在酒店房间的情况下 ,这类似于将更多客人挤进同一酒店房间而不会引起骚扰。
最后,体系结构缩放优化电路支持内存数组的方式–例如阵列旁边的定位电路,将它们塞在下面或将它们实现在单独的晶圆上。在旅馆里 ,这可能是为需要客人提供停车场的地方 。在建筑物的侧面,下方或建筑物上方(当然,以运输汽车的成本效益方式)。
这四个的组合
一种结合所有这四个缩放矢量组合的方法是一种更明智的方法,可以在不牺牲最广泛使用情况和设备范围的性能和功率效率的情况下添加NAND BIT增长。它具有优化节点到节点成本成本的额外好处 ,并最大程度地减少过渡所需的资本 。
尽管NAND技术很复杂,但创建可行的NAND节点并最终产品的制造过程甚至更是如此。在新兴时代的供求动态中,新应用程序(尤其是AI)将大大增加对基于计算和存储密集型闪光灯的解决方案的需求 ,从而加剧了这些条件。
例如,此AI数据周期框架显示了存储供给AI模型的良性周期,而AI的回报需要更多存储。这个AI数据周期将是存储行业的重要增长驱动力 。
绩效 ,力量和能力
性能,功率和能力在每个阶段都有主要考虑因素,因为每个阶段都需要不同的东西。初始阶段需要大量的能力来包含模型训练的尽可能多的数据 ,因为数据通过周期,速度和性能可能是更重要的因素。权力越来越成为任何AI应用中的关键因素 。
在这个NAND的这个新时代,NAND节点迁移路径也应基于客户的需求 ,而不是一种尺寸适合过去的方法。
不同客户的不同需求开始分叉,NAND供应商在满足这些需求方面的作用变得越来越有趣。最终,客户的构建将决定其内部的闪光灯应该如何运行;它应该多大,容量的容量以及它将消耗多少功率 。这与该产品具有多少层无关。专注于对客户最重要的功能 ,“性能,能力和力量 ”;是获胜策略。
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正文
NAND层的末尾种族:跨矢量的创新
文章最后更新时间2025年06月13日,若文章内容或图片失效,请留言反馈!
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