Компания SK hynix по адресу начала массовое производство 321-слойной 2-терабитной (250 гигабайт) QLC NAND, которая, как утверждается, станет первым QLC-устройством, преодолевшим отметку в 300 слоев. Первые коммерческие продукты должны появиться в первой половине следующего года, в ожидании подтверждения клиентов.
Компания удвоила емкость каждого чипа по сравнению с предыдущими поколениями QLC и увеличила количество плоскостей внутри каждого чипа с четырех до шести. Большее количество плоскостей обеспечивает более параллельную обработку данных, что приводит к значительному увеличению производительности одновременного чтения без ущерба для задержки. SK hynix утверждает, что новый QLC удваивает скорость передачи данных, увеличивает производительность записи на 56% и повышает производительность чтения на 18%. Энергоэффективность при записи также увеличилась более чем на 23%, что важно для центров обработки данных ИИ с ограниченным энергопотреблением.
Что касается интерфейса, то эти матрицы V9Q работают со скоростью 3 200 мегатранзакций в секунду, что немного ниже, чем у TLC NAND высокого класса со скоростью 3 600 мегатранзакций в секунду; однако архитектурные усовершенствования дают существенный выигрыш в производительности при выполнении рабочих нагрузок QLC. Шестиплоскостная компоновка - ключевое усовершенствование, и это главная причина повышения скорости одновременного чтения.
Плотность дает дополнительные преимущества. Для создания 2-терабайтного клиентского SSD можно использовать всего восемь таких 2-терабитных матриц, что сокращает количество корпусов и стоимость материалов. SK hynix планирует начать с твердотельных накопителей для ПК, а затем, по завершении проверки, перейти на корпоративные SSD для центров обработки данных и UFS для телефонов.
Для сверхвысоких емкостей компания использует упаковку 32DP, позволяющую укладывать 32 матрицы в один корпус для максимальной плотности интеграции. SK hynix указывает на находящийся в разработке корпоративный накопитель класса 244 терабайта, предназначенный для серверов искусственного интеллекта, которым требуется большая емкость хранения данных при эффективном энергопотреблении для развертывания центров обработки данных.
Источник(и)
SK hynix (на английском языке)