3D-NAND原来这么快 威刚SU800 SSD评测

产品：SU800（256GB）威刚固态硬盘

1外观解析：无螺丝一体化设计

随着intel即将推出X-POINT闪存、东芝着手开发64层3D-NAND颗粒，以及此前早已发布了3D-NAND闪存的三星，占据全球闪存市场大半江山的半导体厂商毫无例外的都在研发3D-NAND技术，尤其是基于TLC颗粒的3D-NAND技术。

可以说，在闪存颗粒行业，2016年绝对是革命的一年。TLC颗粒的技术成熟，3D-NAND技术的不断完善，随之而来的是MLC的绝迹以及基于3D-NAND的TLC颗粒强势崛起。

作为全球闪存颗粒市场另一大原厂，镁光科技也于不久前声明，基于3D-NAND技术的各类闪存颗粒（主要以TLC/MLC为主）已经量产，即将推向市场。

今天，笔者为大家评测的威刚SU800便是采用镁光最新的3D-NAND TLC颗粒，那么此款威刚SU800的性能到底如何？镁光最新的3D-NAND闪存颗粒究竟有何优势？下面，我们就一起来看看吧。

外观解析：无螺丝一体化设计

今天评测的威刚SU800固态硬盘，采用的是标准的SATA接口，而不是当下流行的M.2或是PCIe接口，笔者猜想，此举理应是为了控制成本和提高普及率，毕竟SATA接口的市场需求量依旧很高。

正面整体照

这款威刚SU800 SSD在设计上，依旧采用了SATA接口比较主流的无螺丝的卡扣固定设计，整体上没有一颗螺丝用于固定和粘合，全部采用内外壳壁的卡扣进行锁定。

无螺丝设计

纯黑设计

在整体配色上，采用经典的纯黑色系，以搭配各种型号和风格的主板配件。

产品：SU800（256GB）威刚固态硬盘

2PCB解析：镁光3D-NAND+慧荣2258

PCB解析：镁光3D-NAND+慧荣2258

接下来，我们就来看看此款威刚SU800的内部结构。

在主控上，采用不久前在台北国际电脑展上已经曝光过的慧荣2258定制版主控，此款主控支持NANDXtend ECC技术，全面支持2D/3D TLC闪存的成品解决方案，根据测算，最大持续读写速率分别可以达到560MB/s和520MB/s，4K随机读写分别可以达到90000IOPS和80000IOPS。

慧荣2258主控

需要强调的是，基于NANDXtend ECC技术，它能够提供RAID数据恢复、软件解码和硬件解码，三级的错误校正可以将NAND闪存的寿命延长3倍，另外还可以显著提升解码效率，提速达40%，也显著的降低的产品的能耗。

镁光神秘的3D-NAND TLC颗粒

在闪存颗粒上，采用镁光科技编号为6LB22NW838的、基于3D技术的TLC闪存颗粒，最为镁光科技2016年最新研发的3D-NAND TLC颗粒，此款颇为神秘的颗粒至今为止，尚未曝光相关技术参数，我们仅能从闪存颗粒的logo以及编号特征“NW838”中，推测出此款颗粒的大体属性。

至于颗粒的性能到底如何，待会通过软件实测，就可以得出大致结果了。

南亚256MB缓存

除了闪存颗粒和主控外，此款威刚SU800还搭载了一颗256MB的编号为NT5CC128M16IP的缓存芯片，辅助主控工作。

产品：SU800（256GB）威刚固态硬盘

3性能测试：最大读写速度超560mb/s

性能测试：最大读写速度超过560mb/s

最后，我们通过几款软件进行性能实测。

CrystalDiskMark是一款简单易用的硬盘性能测试软件，但测试项目非常全面，涵盖连续读写、512K和4KB数据包随机读写性能，以及队列深度（Queue Depth）为32的情况下的4K随机性能。队列深度描述的是硬盘能够同时激活的最大IO值，队列深度越大，实际性能也会越高。

CrystalDiskMark测试

在CrystalDiskMark测试中，最大读取速度为562MB/S，写入速度为506MB/S。

TxBENCH是一款能够全面评估固态硬盘读写性能的测试软件，除了常规的持续读写和4kb随机读写外，它还支持定制化读写测试，可以根据测试需要，自由定制队列深度，随机读写文件大小，持续读写文件大小以及负载压力，是否全盘等，功能强大。

TxBENCH测试

在TxBENCH测试中，最大读取速度为561MB/S，写入速度为518MB/S。

产品：SU800（256GB）威刚固态硬盘

4性能测试：AS SSD/ATTO

性能测试：AS SSD/ATTO

AS SSD Benchmark是一个专门为SSD测试而设计的标准检测程序，它涵盖了持续性读写、单线程4KB随机读写、64线程4KB随机读写以及磁盘寻道时间等关键数据的测试，最后还会根据公式将成绩标准化，能比较科学的反映固态硬盘的真实性能。

AS SSD测试

在AS SSD测试中，威刚SU800的4K成绩为读取64649iops，写入81568iops。

ATTO Disk Benchmark是一款简单易用的磁盘传输速率检测软件,可以用来检测硬盘, U盘, 存储卡及其它可移动磁盘的读取及写入速率。由于该软件使用了不同大小的数据测试包, 数据包按0.5K, 1.0K, 2.0K直到到8192.0KB进行分别读写测试, 能够真实模拟固态硬盘等存储工具在日常生活中的工作模式，因而能够客观真实的反应固态硬盘的在实际生活中的性能，对于普通用户有一定的参考价值和意义。

此款软件还有个创新之处在于，每一项数据测试完成后系统会用柱状图的形式表达出来，简洁明了展现出大小比例不同的文件对于磁盘读写速度的影响。

ATTO测试

在ATTO测试中，最大读取速度为560mb/s左右，而最大写入速度为500MB/S左右。

产品：SU800（256GB）威刚固态硬盘

5综合性能测试：pcmark8及小结

综合性能测试：pcmark8及小结

固态硬盘的性能如何，进行实际的模拟操作更能反映真实性能。接下来，笔者通过PC mark8,进行模拟实际操作的综合性能测试。

PCMark8内置了多个测试项目，其中Storage测试项目针对硬盘性能做出评定，包括两款游戏以及各种办公应用测试。分别为《魔兽世界》和《战地3》的游戏载入测试，Photoshop，Adobe InDesign，Adobe After Effects，Adobelllustrator，微软OfficeWord、OfficeExcel以及OfficePowerPoint等十项测试。

这些应用和软件能够很好的模拟用户实际的使用情况，从而综合分析出此款固态硬盘的最终成绩。

PCMark8测试

在综合性能测试中，此款威刚SU800得到了4963分，平均硬盘带宽为246.38MB/S。

小结：

在SATA接口固态硬盘式微的情况下，3D-NAND TLC闪存颗粒的出现，让性能孱弱、成本不低，近乎一无是处的SATA接口固态硬盘从淘汰的边缘拉了回来，造价低廉的3D TLC颗粒，加上不俗的读写性能，对于固态硬盘没有极致速度和外观追求的普通用户而言，SATA口加3D TLC绝对是最具性价比的首选。

今天测试的威刚SU800，无论是在理论性能测试上，还是综合实力上，都有着相当不错的性能表现，只是尚且不知道售价如何，倘若有着合理的价格设定，可以预计此款威刚SU800绝对是一款好的选择。

6威刚SU800详细参数

威刚SU800（256GB）

基本参数 产品定位消费类存储容量256GB接口类型SATA3（6Gbps）硬盘尺寸2.5英寸 闪存架构MLC多层单元主控芯片SMI 性能参数 读取速度560MB/s 写入速度520MB/s 电源功耗工作：0.9W空闲：0.5W平均寻道时间0.5ms 平均无故障时间200万小时 写入数据传输率传输速度会依SSD容量、测试平台的硬体、测试软体及作业系统的不同而有所差异 其它参数 防震能力1500G/0.5ms 外形尺寸100.45×69.85×7mm 产品重量47.5g 工作温度0-70℃ 存储温度-40-85℃ 其它性能最新3D NAND快闪记忆体，搭载智慧型SLC Caching与DRAM Cache Buffer技术，高TBW(总写入位元组数)、DEVSLP(待机休眠省电)与LDPC ECC除错机制，威刚独家加值软体「SSD Toolbox」与「Migration Utility」 质保期限3年

*本信息来源于ZOL产品库

关于新型存储器MRAM，你需要知道这些

来源：内容来自「CTIMES」，谢谢。

目前有数家芯片制造商，正致力于开发名为STT-MRAM的新一代记忆体技术，然而这项技术仍存在其制造和测试等面向存在着诸多挑战。STT-MRAM（又称自旋转移转矩MRAM技术）具有在单一元件中，结合数种常规记忆体的特性而获得市场重视。在多年来的发展中发现，STT-MRAM具备了SRAM的速度与快闪记忆体的稳定性与耐久性。STT-MRAM是透过电子自旋的磁性特性，在芯片中提供非挥发性储存的功能。

STT-MRAM受市场关注

尽管，STT-MRAM这项技术看起来虽然有其优势，却也高度复杂，这就是为什么它的发展历程比预期的时间还更长。包括三星、台积电、英特尔、GlobalFoundries 等，都正在持续开发STT-MRAM技术。尽管如此，芯片制造商在其晶圆设备上面临到一些挑战，例如必须改进现有的生产设备，并将其升级到支援28nm或22nm甚至更新的纳米制程。

图一: MRAM结构图

此外，在生产过程中，测试也将发挥关键的作用。STT-MRAM需要新的测试设备，用于测试其磁场状况。除此之外，还包括在生产流程中的不同位置，例如晶圆厂中的生产阶段、测试平台、或者后测试等，都需要更为严格的检测流程。

即便如此，挑战仍然存在。当MRAM芯片在强磁场中运作时，MRAM测试就会产生新的状况。在非磁性的储存设备中，不必担心这一点。然而对于MRAM来说，环境中的磁场就成了一个新的考量因素。通常，在操作期间需要利用强磁场来干扰STT-MRAM，这是需要经过验证并加以解决的问题。产业界目前正密切关注STT-MRAM，因为该储存技术已经开始被嵌入式领域的客户用于产品设计阶段的导入。

STT-MRAM不止能够高速运行，其特色在于即使电源关闭了也能保留数据，并且功耗也非常低。由于这些特性，使得STT-MRAM十分适合应用于嵌入式记忆体市场，而包括PC、行动设备等储存装置，也都十分关注STT-MRAM的发展脚步。

更高密度与更低功耗

STT-MRAM与常规元件（Toggle MRAM）相比，STT-MRAM可实现更高的密度、更少的功耗，和更低的成本。一般来说，STT-MRAM优于Toggle MRAM的主要特点，在于能够扩展STT-MRAM芯片，以更低的成本来实现更高的密度。正因为STT-MRAM是一种高性能的记忆体，足以挑战现有的DRAM和SRAM等，因此非常有可能成为未来重要的记忆体技术。预计STT-MRAM可以扩展至10nm以下制程，并挑战快闪记忆体的更低成本。

图二: STT-MRAM架构说明

STT代表的是自旋转移力矩式结构。在STT-MRAM元件中，使用自旋极化电流来翻转电子的自旋结构。这种效应可在磁性穿遂接面（MTJ）或自旋阀中来实现，STT-MRAM元件使用的是STT-MTJ，透过使电流通过薄磁层产生自旋极化电流。然后将该电流导入较薄的磁层，经由该磁层将角动量传递给薄磁层，进而改变其旋转。

一般常规STT-MRAM结构使用平面MTJ（或称为iMTJ）。有些STT-MRAM元件则使用称为垂直MTJ（pMTJ）的最佳化结构，这种结构中磁矩垂直于矽基板的表面。与iMTJ STT-MRAM相较之下，垂直STT-MRAM不仅更具可扩展性，并且也更具有成本竞争力。因此，pMTJ结构的STT-MRAM将是未来替代DRAM和其他储存技术的更佳方案。

瞄准嵌入式记忆体市场

MRAM具有旋转的特性，电子的旋转透过施加的电流来改变其方向，其方向变化的时间具有量子特性，这取决于旋转的角度而定。STT-MRAM也容易出现变化，这可能会导致一些可靠性问题。STT-MRAM面临的最大挑战是所谓的读取干扰。另一个问题在于制程。今天业界正在开发28nm或22nm的MRAM。STT-MRAM技术可以从2xnm节点扩展到1xnm节点，这点是毫无疑问的。然而是否可以持续扩展到7nm或者5nm，则还有待观察。

尽管如此，STT-MRAM的发展脚步毫无减缓的迹象，并瞄准两大应用领域，分别是嵌入式记忆体和独立记忆体。目前有些厂商专注于发展嵌入式MRAM。举个例子来说明其重要性，通常微控制器（MCU）会在同一芯片上整合多种元件，例如运算单元、SRAM和嵌入式快闪记忆体。而这种嵌入式快闪记忆体具备NOR的非挥发特性，这种NOR快闪记忆体通常都用来作为程式代码的储存用途。

目前业界已推出采用嵌入式NOR快闪记忆体的28纳米MCU产品，至于研发阶段的已有厂商开始采用16nm或14nm的芯片。然而有些专家认为要在28nm以下制程范围来扩展嵌入式NOR快闪记忆体有其困难，许多人认为28nm或22nm将成为这种快闪记忆体的极限，原因在于过高的成本将限制其市场接受度。

而这就是嵌入式STT-MRAM适用的地方。它适用于取代28nm或22nm甚至以上的嵌入式NOR快闪记忆体。除了这个优点之外，STT-MRAM还可以替代或增强MCU、微处理器或SoC系统中的SRAM。

新一波的储存浪潮来袭

根据调查指出，包括车用市场以及物联网等市场，都是MRAM成长动能最高的领域。许多专家都预言，MRAM将带来下一波的储存浪潮。MRAM的特性，包括低功耗以及持久性等，都是使得MRAM在许多应用上拥有极高灵活性的主要原因。举个例子来看，MRAM可用于极低功耗的设计，例如穿戴式设备上，或者RFID的应用（如智慧标签或追踪器等），另外包括边际运算和云端应用等，也都能够满足其性能上的需求。另一个例子则是资料中心，因为耗电量是在资料中心整体运营成本中，占有最高的比重。

图三: MRAM被视为是最适合用于机器学习的储存技术。

目前MRAM有三个主要的应用市场，一个是用来作为嵌入式记忆体，MRAM的特性非常适合用来作为嵌入式记忆体，特别是在嵌入或整合在MCU中。此外，高密度的MRAM则适用于来作为系统暂存记忆体、加速NAND快闪记忆体，或者作为SRAM应用的替代品。在未来，MRAM甚至很可能用来取代DRAM。MRAM很适合用来作为企业客户的关键型任务应用程序，其中可针对包括功率损耗和档案遗失等问题加以解决，因为这些问题一旦发生都可能严重影响客户端的使用状况。

而MRAM和其他的下一代记忆体，也都被视为是最适合用于机器学习的储存技术。在今天，机器学习系统多半使用的是传统的记忆体，这对于功率的消耗非常严重。根据研究指出，机器学习过程，很大一部分的功率是消耗在简单的数据移动过程中，而不是实际的运算功能。针对机器学习的过程，任何性能的提升，都有助于改善机器学习的能力。因此，与现有的DRAM产品相较之下，任何功耗的降低，和技术的持久稳定性，都将有助于提升机器学习的整体效能。

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