一文让你看懂三星第五代V-NAND技术

转自 天极网

今年1月底，三星电子又发大招，推出采用第五代V-NAND技术的SSD产品——三星970 EVO Plus SSD。事实上，随着新一代3D NAND技术的不断成熟，速度更快的NVMe协议的SSD固态硬盘已经成为市场主流。

以前，我们见过的闪存多属于Planar NAND平面闪存，3D闪存则是立体堆叠的。打个比方，如果说普通NAND是平房，那么3D NAND则是高楼大厦。简单说，在3D NAND领域，谁堆叠的层数多，谁的产品性能就更先进。

众所周知，平面NAND闪存不仅有SLC、MLC和TLC类型之分，而且为进一步提高容量、降低成本，NAND的制程工艺不断进步。虽然更先进的制程工艺带来了更大的容量，但容量提升、成本降低的同时可靠性及性能都在下降。

与之相比，为提高NAND的容量、降低成本，存储厂商只需要堆叠更多的层数即可。

据悉，2bit MLC每cell单元存储2bit数据只需要一两打电子，3bit MLC(也就是TLC)的每个cell单元储存。随着制程工艺的不断革新，cell单元之间的干扰现象越来越严重。

三星的V-NAND不再追求缩小cell单元，而是通过3D堆叠技术封装更多cell单元，实现容量增多的目的。

传统上，SSD中使用的是浮栅极MOSFET(Floating gate MOSFET)，电子储存在栅极中，它相当于一个导体。这种晶体管的缺点是写入数据时，栅极与沟道之间会形成一次短路，这会消耗栅极中的电荷。

即每次写入数据，都要消耗一次栅极寿命。一旦栅极中的电荷没了，cell单元就相当于挂了，无法存储数据。

三星V-NAND闪存放弃浮栅极MOSFET，使用电荷攫取闪存(charge trap flash，简称CTF)设计。每个cell单元看起来更小了，但里面的电荷是储存在一个绝缘层而非之前的导体上，理论是没有消耗的。这种更小的电荷有很多优点，比如更高的可靠性、更小的体积。

据了解，使用CTF结构的V-NAND闪存被认为是一种非平面设计，绝缘体环绕沟道(channle)，控制栅极又环绕着绝缘体层。这种3D结构设计提升了储存电荷的的物理区域，提高了性能和可靠性。

相比传统的FG(Floating Gate，浮栅极)技术,三星NAND的电荷撷取闪存(charge trap flash，简称CTF)技术难度更小一点，因此这有利于加快产品量产。

目前，三星的3D V-NAND存储单元的层数(Layer)由2009年的2-layer逐渐提升至24-layer、64-layer，再到2018年的96-layer(层)。

参考资料：

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/21967038

2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/48579501

3. https://news.mydrivers.com/1/273/273419.htm

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)。

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