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nand技术发展 Hafnia铁电成突破1000层关键,三星将演示全新QLC 3D VNAND技术
发布时间 : 2024-10-06
作者 : 小编
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Hafnia铁电成突破1000层关键,三星将演示全新QLC 3D VNAND技术

IT之家 5 月 11 日消息,三星高管于 2023 年 6 月预测,V-NAND 在 2030 年将叠加到 1000 层以上,而最新消息称铪基薄膜铁电(Hafnia Ferroelectrics)将成为这项成就的关键。

三星高管 Giwuk Kim 将于今年 6 月发表技术演讲,课题为“在推动 1000 层低电压和 QLC 3D VNAND 进程中,深入分析 Hafnia 铁电的关键推动因素,以及实验演示和建模”。

在摘要部分中写到,在金属带工程栅极中间层(BE-G.IL)、铁电(FE)开关、沟道中间层(Ch.IL)和硅(MIFIS) FeFET 架构中,使用 FE 开关相互作用,来显著提高性能,表明 hafnia FE 成为扩展 3D VNAND 技术发展的关键推动力。

IT之家此前报道,三星计划明年推出第 10 代 NAND 芯片,采用三重堆叠技术,达到 430 层,进一步提高 NAND 的密度,并巩固和扩大其领先优势。

存储大厂NAND技术迎突破

AI人工智能正推动存储器产业强劲发展,AI应用带来了海量数据增长,存储容量与性能需求大幅提升,NAND Flash技术重要性不断凸显。因此,存储大厂积极布局以HBM为代表的DRAM产业的同时,也并未忽视NAND Flash的发展。最新消息显示,三星、铠侠两家大厂NAND技术迎来新进展。

三星第九代V-NAND闪存材料技术突破

三星于今年4月宣布其第九代V-NAND 1Tb TLC产品开始量产,今年下半年三星将开始量产四层单元(QLC)第九代V-NAND。与第八代V-NAND相比,第九代V-NAND 1Tb TLC产品提高约50%的位密度(bit density),功耗也降低了10%。

近日韩媒The Elec报道,三星正在其第九代V-NAND“金属布线”(metal wiring)环节中首次使用钼(Mo)材料。

图片来源:三星

“金属布线”是半导体制造过程的一大工艺,使用不同的方式连接数十亿个电子元器件,形成不同的半导体产品。目前, NAND工艺中所使用的材料是六氟化钨(WF6),随着钨材料在降低层高方面不断触及物理极限,三星开始锁定钼作为替代材料。据悉,三星的这一转变有望进一步缩减层高并降低NAND响应时间,性能将进一步提升。

不过,引入钼材料要求生产设备能够耐高温处理,将固态钼原材料加热至600 ℃以转化为气态,为此三星已从Lam Research公司引进了五台Mo沉积机,还计划明年再引进20台设备。此外,三星正与多家相关供应商紧密合作,包括Entegris和Air Liquide公司。

除了三星之外,报道指出美光等存储大厂也在探索钼应用于NAND生产的可行性。

铠侠推出2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存

7月3日,铠侠宣布已经开始使用第八代BiCS FLASH 3D闪存技术,向客户提供2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存样品,该款产品在业内拥有最大容量,有望推动包括人工智能在内的多个应用领域成长。

据悉,铠侠通过专有工艺和创新架构,在存储芯片的垂直和横向扩展上均取得了突破,并采用了CBA(CMOS直接键合到阵列)技术,以制造更高密度的设备,并提供3.6Gbps接口速度。

图片来源:铠侠

铠侠表示,与公司当前第五代QLC设备(铠侠产品中容量最高)相比,2Tb BiCS8 FLASH QLC闪存位密度约提高了2.3倍,写入能效比提高了约70%,全新的QLC产品架构可在单个存储器封装中堆叠16个芯片,从而为业界提供4TB容量,同时,它还具有更小的封装尺寸(11.5 x 13.5毫米)和1.5毫米的封装高度。

除了2Tb QLC之外,铠侠还在其产品组合中增加了1Tb QLC存储设备。与容量优化的2Tb QLC相比,性能优化的1Tb QLC的顺序写入速度大约提高了30%,读取延迟大约改善了15%。1Tb QLC将被部署于高性能应用中,包括客户端SSD和移动设备。

QLC SSD,人工智能领域大有可为!

与多层单元(MLC)和三层单元(TLC)设备相比,QLC NAND每个单元可以存储更多数据,显著提升存储性能。因此,无论是三星还是铠侠,针对QLC NAND皆有布局。

此前QLC NAND主要应用于PC OEM和消费级SSD领域,随着AI大模型不断普及,数据中心存储需求不断激增,QLC NAND尤其是QLC SSD有望在AI、大数据领域大显身手。

受益于AI需求推升,全球市场研究机构TrendForce集邦咨询预估,2024全年QLC Enterprise SSD出货位元上看30EB(EB;Exabyte),较2023年成长四倍。

图片来源:拍信网

TrendForce集邦咨询认为,QLC SSD在AI应用搭载提升有两大原因,一是该产品的读取速度,二是TCO(总体拥有成本;Total Cost of Ownership)优势。由于AI推理服务器主要以读取为主,资料写入次数不若AI训练型服务器(AI Training Server)频繁,相较HDD,QLC Enterprise SSD读取速度更胜,且容量已发展至64TB。

此外,实际上目前通用型服务器采用的HDD产品主流容量在20~24TB,而QLC Enterprise SSD(64TB)单个产品运转除了较HDD节省电力外,在存储容量布局上,QLC所需使用空间减少,可大幅降低TCO成本。AI Training已然成为重度电力消耗应用,因此节能将成为存储产品的优先考量,故大容量QLC Enterprise SSD产品更是大宗AI客户寻求的解决方案。

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