AI人工智能正推動存儲器產(chǎn)業(yè)強勁發(fā)展,AI應用帶來了海量數(shù)據(jù)增長,存儲容量與性能需求大幅提升,NAND Flash技術(shù)重要性不斷凸顯。因此,存儲大廠積極布局以HBM為代表的DRAM產(chǎn)業(yè)的同時,也并未忽視NAND Flash的發(fā)展。最新消息顯示,三星、鎧俠兩家大廠NAND技術(shù)迎來新進展。
三星第九代V-NAND閃存材料技術(shù)突破
三星于今年4月宣布其第九代V-NAND 1Tb TLC產(chǎn)品開始量產(chǎn),今年下半年三星將開始量產(chǎn)四層單元(QLC)第九代V-NAND。與第八代V-NAND相比,第九代V-NAND 1Tb TLC產(chǎn)品提高約50%的位密度(bit density),功耗也降低了10%。
近日韓媒The Elec報道,三星正在其第九代V-NAND“金屬布線”(metal wiring)環(huán)節(jié)中首次使用鉬(Mo)材料。
“金屬布線”是半導體制造過程的一大工藝,使用不同的方式連接數(shù)十億個電子元器件,形成不同的半導體產(chǎn)品。目前, NAND工藝中所使用的材料是六氟化鎢(WF6),隨著鎢材料在降低層高方面不斷觸及物理極限,三星開始鎖定鉬作為替代材料。據(jù)悉,三星的這一轉(zhuǎn)變有望進一步縮減層高并降低NAND響應時間,性能將進一步提升。
不過,引入鉬材料要求生產(chǎn)設備能夠耐高溫處理,將固態(tài)鉬原材料加熱至600 ℃以轉(zhuǎn)化為氣態(tài),為此三星已從Lam Research公司引進了五臺Mo沉積機,還計劃明年再引進20臺設備。此外,三星正與多家相關(guān)供應商緊密合作,包括Entegris和Air Liquide公司。
除了三星之外,報道指出美光等存儲大廠也在探索鉬應用于NAND生產(chǎn)的可行性。
鎧俠推出2Tb BiCS8 FLASH QLC閃存
7月3日,鎧俠宣布已經(jīng)開始使用第八代BiCS FLASH 3D閃存技術(shù),向客戶提供2Tb BiCS8 FLASH QLC閃存樣品,該款產(chǎn)品在業(yè)內(nèi)擁有最大容量,有望推動包括人工智能在內(nèi)的多個應用領(lǐng)域成長。
據(jù)悉,鎧俠通過專有工藝和創(chuàng)新架構(gòu),在存儲芯片的垂直和橫向擴展上均取得了突破,并采用了CBA(CMOS直接鍵合到陣列)技術(shù),以制造更高密度的設備,并提供3.6Gbps接口速度。
鎧俠表示,與公司當前第五代QLC設備(鎧俠產(chǎn)品中容量最高)相比,2Tb BiCS8 FLASH QLC閃存位密度約提高了2.3倍,寫入能效比提高了約70%,全新的QLC產(chǎn)品架構(gòu)可在單個存儲器封裝中堆疊16個芯片,從而為業(yè)界提供4TB容量,同時,它還具有更小的封裝尺寸(11.5 x 13.5毫米)和1.5毫米的封裝高度。
除了2Tb QLC之外,鎧俠還在其產(chǎn)品組合中增加了1Tb QLC存儲設備。與容量優(yōu)化的2Tb QLC相比,性能優(yōu)化的1Tb QLC的順序?qū)懭胨俣却蠹s提高了30%,讀取延遲大約改善了15%。1Tb QLC將被部署于高性能應用中,包括客戶端SSD和移動設備。
QLC SSD,人工智能領(lǐng)域大有可為!
與多層單元(MLC)和三層單元(TLC)設備相比,QLC NAND每個單元可以存儲更多數(shù)據(jù),顯著提升存儲性能。因此,無論是三星還是鎧俠,針對QLC NAND皆有布局。
此前QLC NAND主要應用于PC OEM和消費級SSD領(lǐng)域,隨著AI大模型不斷普及,數(shù)據(jù)中心存儲需求不斷激增,QLC NAND尤其是QLC SSD有望在AI、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域大顯身手。
受益于AI需求推升,全球市場研究機構(gòu)TrendForce集邦咨詢預估,2024全年QLC Enterprise SSD出貨位元上看30EB(EB;Exabyte),較2023年成長四倍。
TrendForce集邦咨詢認為,QLC SSD在AI應用搭載提升有兩大原因,一是該產(chǎn)品的讀取速度,二是TCO(總體擁有成本;Total Cost of Ownership)優(yōu)勢。由于AI推理服務器主要以讀取為主,資料寫入次數(shù)不若AI訓練型服務器(AI Training Server)頻繁,相較HDD,QLC Enterprise SSD讀取速度更勝,且容量已發(fā)展至64TB。
此外,實際上目前通用型服務器采用的HDD產(chǎn)品主流容量在20~24TB,而QLC Enterprise SSD(64TB)單個產(chǎn)品運轉(zhuǎn)除了較HDD節(jié)省電力外,在存儲容量布局上,QLC所需使用空間減少,可大幅降低TCO成本。AI Training已然成為重度電力消耗應用,因此節(jié)能將成為存儲產(chǎn)品的優(yōu)先考量,故大容量QLC Enterprise SSD產(chǎn)品更是大宗AI客戶尋求的解決方案。