3 डी xpoint, kioxia का कहना है कि यह तकनीक 'भविष्य नहीं है'

Kioxia का दावा है कि 3D XPoint की तरह स्टोरेज-क्लास मेमोरी (SCM) भविष्य नहीं है और इसमें दीर्घकालिक संभावनाएं नहीं हैं। कंपनी द्वारा हाल ही में IEDM सम्मेलन में यह खुलासा किया गया था, जहाँ कंपनी ने अपनी BiCS Flash और XL-Flash प्रौद्योगिकियों का प्रचार किया। कारण प्रति स्केलिंग की कम लागत होगी क्योंकि परतों की संख्या बढ़ जाती है।

Kioxia का कहना है कि 3D XPoint तकनीक 'भविष्य नहीं है'

पिछले दशक के अंतिम छमाही में, फ्लैश उद्योग ने 3 डी नंद प्रौद्योगिकी पर स्विच किया। पारंपरिक नंद की तुलना में, कोशिका का आकार कम हो गया था, लेकिन यह परतों के लिए खड़ी की तुलना में अधिक था, उदाहरण के लिए, नवीनतम Kioxia 3D NAND में 96 परतों के साथ।

साथ ही पिछले दशक के दूसरे भाग में, इंटेल और माइक्रोन ने SSDs और DIMMs Optane से बात करना और शिपिंग करना शुरू कर दिया। ऑप्टाने उस पर आधारित है जिसे कंपनियां 3D XPoint कहती हैं, जो चरण परिवर्तन मेमोरी (PCM) का एक रूप है। 3D XPoint भी स्टैकिंग का उपयोग करता है (इसलिए नाम 3D), लेकिन पहली पीढ़ी केवल दो-परत है। 3 डी XPoint की अगली दूसरी पीढ़ी इस राशि को चार परतों में दोगुना कर देगी।

3 डी नंद का एक बड़ा अंतर और लाभ यह है कि कई परतों को एक साथ संसाधित किया जा सकता है, इसलिए चिप या 3 डी नंद वेफर का उत्पादन चक्र समय उतना लंबा नहीं होगा। हालाँकि, यह बिल्कुल 3D XPoint में होता है, जहाँ प्रत्येक परत को व्यक्तिगत रूप से संसाधित करना पड़ता है। हालांकि यह पूरी चिप की लागत को बिल्कुल भी डुप्लिकेट नहीं करता है (या चार परतों के मामले में चौगुनी), इसका मतलब है कि 3 डी XPoint से बड़ी संख्या में परतों तक स्केलिंग की संभावनाएं सीमित हैं।

यह 3 डी XPoint की आलोचना करने के लिए Kioxia द्वारा इस्तेमाल किया गया तर्क है । ग्राफ 3D SCM या NAND फ़्लैश मेमोरी के लेयर फंक्शन की संख्या के बिट्स में लागत को दिखाता है, जिसे मेमोरी की एक लेयर की तुलना में सामान्यीकृत किया जाता है। अप्रत्याशित रूप से, 3 डी नंद के लिए स्केलिंग के लाभ प्रभावशाली हैं, 16 परतों के लिए प्रति बिट लागत में प्रति 10x कमी का उत्पादन करता है।

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दूसरी ओर, भंडारण वर्ग मेमोरी बहुत अच्छा प्रदर्शन नहीं करती है, और यह भी चार परतों से आगे बढ़ना शुरू कर देती है, लागत-प्रति-बिट समता एक परत के साथ 14 परतों तक पहुंचती है। इसके सबसे कुशल चार-परत बिंदु पर, यह 40% बिट्स की लागत में कमी लाता है, 4 परतों में 3 डी नंद के ~ 70% की लागत में कमी से बेहतर है।

बेशक, यह Kioxia द्वारा प्रदान किया गया डेटा है, जो किसी समय घर के लिए थोड़ा सा स्वीप करता है, लेकिन यह इस बात का अंदाजा देता है कि 3D XPoint मेमोरी का कार्यान्वयन इतना लोकप्रिय क्यों नहीं है। हम आपको अवगत कराते रहेंगे।

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