QLC大势所趋、PLC呼之欲出:英特尔NAND闪存为何这么优秀?
2020年10月,英特尔宣布以90亿美元的价格,将旗下NAND闪存业务出售给SK海力士,震惊业界。
但事实上,与其说是出售,不如说换个方式独立运营,
英特尔并未放弃对于NAND闪存的投入,仍然持续推进相关产品和技术 ,去年12月就全球首发了144层堆叠的QLC,以及多款相关产品,涉及消费级、数据中心。根据规划,
英特尔将在未来几年内,逐步将NAND闪存、SSD固态盘的设计、制造、运营转移到SK海力士旗下,其推动NAND技术创新和对全球客户的承诺不会改变。当然,英特尔NAND闪存不会面面俱到,主要还是关注数据中心领域,兼顾消费级客户端。
为了让大家更深入地了解英特尔NAND闪存技术优势,坚定对其前景的信心,英特尔近日也特别分享了一些深度资料。
这张“金字塔”结构图大家应该都很熟悉了,代表着英特尔对于存储体系的理解,从塔尖到塔底,容量越来越大,延迟越来越高,相邻级别的容量、性能差都在10倍左右,适合不同冷热等级的存储需求。
其中,NAND SSD固态存储,位于传统机械硬盘、磁带冷存储之上,傲腾SSD之下,是一种高效率的存储方式。
顺带一提,英特尔傲腾业务并没有出售。
作为闪存技术的领导者,英特尔在闪存技术研发上已有30多年的历史,尤其是近几年在QLC上持续发力,是全球第一家出货数据中心、消费级QLC PCIe SSD的企业。
20世纪80年代中期,英特尔就开始进军NOR闪存,最初的制造工艺还是1.5微米,2005年开始转入应用更广泛的NAND闪存,制造工艺起步于65nm,2D时代如今已达1xnm级别,SLC、MLC、TLC、QLC一路走下来,堆叠层数也从32层一直到了144层。
QLC之后就是PLC,每个单元可以保存5个比特的数据,共有多达32种状态,如何保持数据稳定性、持久性面临更大的挑战。在这方面英特尔一直是非常积极的,极为看好其前景,但何时量产应用还没有明确的时间表。
英特尔3D NAND技术与产品是为高密度、高可靠性而设计的,其中高密度来自不断增加的3D堆叠层数和阵列下CMOS(CuA)结构设计,高可靠性来自于浮栅单元设计。
先说高密度。英特尔闪存一直走浮动栅极+阵列下CMOS结构的路线,相比于友商的替换栅极结构,或者说电荷撷取闪存结构(CTF),拥有更紧密、对称的堆栈层,没有额外单元开销。
从对比结构图可以看到,英特尔浮动栅极的Cell单元是均衡的,基本保持一致 ,更加紧凑,同时单元尺寸也更小,可以堆叠更多层数,而替换栅极会浪费一些空间,影响Cell单元的堆叠效率、密度。
阵列下CMOS,顾名思义就是将CMOS和周边控制电路放在Cell单元阵列的下方,同样有利于提高空间利用效率,当然堆叠层数增多之后,CMOS、Cell之间的联系控制难度也会有所提高。
两项设计结合,英特尔3D NAND的面存储密度可以高出最多10% ,继而提高制造效率,每块晶圆可以切割出更多容量,成本也能得到更好控制。
再说高可靠性。英特尔3D NAND闪存采用了成熟的垂直浮动栅极单元技术。不同的Cell单元之间是分离的,通过浮动栅极技术存储电子路径,好处就是单元与单元的干扰很小,对于漏电、数据保持也更有优势。
每个单元的电子数量,相比2015年的2D MLC NAND增加了6倍左右,从而大大提高控制力,而庞大的电子数量可以更好地防御漏电,减轻长时间后的数据丢失问题。
同时,英特尔利用离散电荷存储节点,具备良好的编程/擦除阈值电压窗口,可以有效保障存储单元之间稳定的电荷隔离,以及完整的数据保留。
另外,英特尔几十年来对于电子物理学有着深厚的研究和积累,已经非常熟练地掌握隧道氧化层工艺。
英特尔强调,半导体工艺中,最复杂的一环其实是刻蚀,因为对着闪存单元堆叠层数的增加、电子数量的增加,多层刻蚀就像挖一口深井,必须确保垂直下去,所有单元的一致性相当高,否则会造成不同单元性能差别明显,整体闪存的密度、可靠性也就不复存在。
打个比方,这种操作就像是在埃菲尔铁塔上扔下一颗实心球,落地后的偏差程度必须保持在厘米级,目前只有极少几家可以做到。
SLC、MLC、TLC、QLC等闪存类型大家都很熟悉了,分别对应一个单元1个、2个、3个、4个比特,会分别形成2种、4种、8种、16种状态,呈指数级增长。
这种变化会影响一个非常关键的指标,那就是读取窗口 ,而随着闪存单元比特、状态的增加,读取窗口越来越小,导致读取准确性难度加大,一不小心就会分不清到底是1还是0,结果就反应在可靠性上。
看右侧,在数据保留性能方面,对比FG浮动栅极、CTF电荷捕获两种结构,前者优势更加明显,从开始状态到使用5年之后,电荷损失程度都更小,甚至是5年之后的电荷保留程度,都堪比CTF的最初状态。
接下来的PLC闪存,每个单元要存储5个比特,对应多达32状态,读取窗口进一步收窄,因此电荷损失的控制力度就更加至关重要,这也是英特尔闪存架构的优势所在。
当然,时至今日很多人依然对QLC有很大的偏见,认为其寿命、可靠性过差,根本不堪大用。这个问题需要理性看待,就像当年大家都瞧不起TLC,现在则成了绝对主流。
由于天然属性的缘故,QLC的寿命、可靠性指标确实是不如TLC,但这并不意味着它一无是处。
事实上,QLC并非要彻底取代TLC,至少短期内不是,它更适合读取密集型应用,适合大区块数据、顺序数据操作,比如AI人工智能、HPC高性能计算、云存储、大数据等等。
而在写入密集型、读写混合型工作负载中,TLC自然是更佳选择,二者是一种相辅相成的关系。
另一方面,QLC闪存的存储密度、容量更大,可以大大节省存储空间 ,比如使用英特尔QLC闪存、30.72TB最大容量的D5-P5316 SSD,在1U服务器内就可以轻松做到1PB的总容量,而如果使用传统16TB硬盘,则需要三个2U机架空间。
在全力推进QLC的同时,英特尔也会持续坚持TLC,第三季度就会发布新的144层堆叠TLC SSD,企业级的D3-S4520、D3-S4620。
总的来说,英特尔虽然将NAND闪存业务卖给了SK海力士,但这只是交易层面的,不会影响技术、产品层面。
未来,新公司承诺将持续在NAND闪存业务上大力投入,保持领先地位,其闪存产品的用户、客户也不必有任何忧虑。这一点,从近半年来不断分享闪存技术、持续发布闪存产品,也可见一斑。
基于英特尔30多年来在闪存上的投入和积累,同时联合SK海力士高超的闪存技术实力,强强联合的前景也更值得期待。
至于闪存类型之争,其实也可以更淡然一些。SLC早已成为江湖传说,MLC只偏安在工业等特殊领域存在,TLC是当下绝对的主流,QLC的地位会越来越高,PLC也是呼之欲出。
结构属性决定了闪存类型演化的同时,可靠性、寿命会有相对削弱,但一方面容量越来越大、单位成本越来越低,这是必然的方向,另一方面辅以各种架构、技术优化,别说满足日常消费级需求,用在数据中心里也不是什么事儿(当然也要看具体的工作负载,非要让QLC大规模随机写入自然是强人所难)。
数据存取还是慢 我的SSD到底是怎么了
想当年,机械硬盘是电脑里最缓慢的一环,很多小伙伴升级时的第一选择就是的SSD,换上之后系统秒进,程序秒开……肯定是爽了一段时间吧。不过用了较长的时间之后,小伙伴们应该已经感觉到SSD的速度好像也慢下来了吧,有时甚至感觉不比当年的机械硬盘快,这是为啥呢?小编今天就来聊聊这事儿吧。
其实说起SSD的速度,咱们必须搞清楚SSD上的两个不同存储空间——缓存和介质。这个大家都好理解,就和机械硬盘的缓存、磁盘一样呗。没错,不过SSD配置的缓存可是很大的,比如512GB SSD通常就配有512MB缓存。
这么大的缓存当然很好啦,但它也有点小问题。比如因为缓存够大,在测试的时候很多数据只在缓存里存取就行,所以SSD的测试速度可能看起来超级快的,读写的数据量超过缓存容量后,SSD的速度,特别是写入速度就要看存储介质的发挥了。
这下可就麻烦了,因为存储介质使用的闪存颗粒,速度和缓存完全不是一个级别的,特别是一些不太靠谱的厂商使用了不太好的存储颗粒和控制器,实际速度可能只有不到200MB/s,真的和机械硬盘差不多。
另外还有一些厂商和型号,特别是容量比较大、价格比较便宜的型号,省去了专门的缓存颗粒,成本大幅降低。它们用存储颗粒来虚拟一部分缓存,具体做法就是让比较慢但容量大的TLC、PLC少存数据,虚拟成速度快但容量小的SLC。但是数据存多了之后,虚拟缓存容量也只能随之减小甚至没有了。
怎么解决这些问题呢?大概也有两种,第一当然是尽量别耗尽缓存,比如选择带大容量物理缓存的SSD,也不要一边干活一边在后台往SSD里拷几个GB的数据。
另一种方法就更简单粗暴了,如果需要很高的大型数据存取速度,比如做视频处理的小伙伴,那么至少工作SSD一定要尽量选高端产品。它们有大容量缓存、高速存储颗粒,加上高端控制器提供的多线程多通道存取、更好的平衡管理能力等,即使耗尽缓存,直接读写存储颗粒的速度也不错。当然不常用的数据还是可以存在便宜的大容量SSD或机械硬盘中,这样就无需选择太大容量的高端SSD,总体成本也就不会太高了。
最后小编提示一句,不管自身带不带缓存,SSD使用时都得留出一定的空间,别装太满。因为所有的SSD都需要一定的剩余空间来整理数据,只有数据保持整齐紧密,而且有着整块的空白空间才能保证存取顺畅,空间太小就很难整理数据,同样影响SSD的存取性能。
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