Kioxia und SanDisk präsentieren den weltweit dichtesten 3D-NAND-Flash-Speicher mit 332 Schichten und einer Geschwindigkeit von 4.800 MT/s.

Technik und Auswirkungen

Wettbewerbsvorteile und Marktperspektiven Mit dem BiCS10 setzen Kioxia und SanDisk auf die neueste Fertigungstechnologie, um nicht nur eine Rekordbitdichte zu erzielen, sondern auch die Kosten im Vergleich zu konkurrierenden hochdichten 3D QLC NAND-Chips zu drücken.

Sobald die Produktionsausbringung die angestrebten Effizienzstufen erreicht, können die Hersteller SSDs mit extrem hoher Kapazität zu niedrigeren Preisen anbieten oder bei gleichen Preisen höhere Gewinnmargen erzielen. „Unser 10.

Generation BiCS QLC 3D-Flash-Speicher schafft gleichzeitige Fortschritte in Bezug auf Dichte, Bandbreite und Energieeffizienz und legt damit eine skalierbare Grundlage für Anwendungen in der nächsten Generation ", so die Hersteller.

Technischer Hintergrund

Wie Alper İlkbahar, Chief Technology Officer, hervorhebt, konzentriert sich diese Technologie primär auf Bereiche mit enormen Anforderungen an die Datenverarbeitungskapazität, etwa das Training künstlicher Intelligenz und Cloud-Infrastrukturen.

Der Zeitpunkt, ab wann diese Hochleistungs-Chips in SSD-Modellen für Endbenutzer-Computer verfügbar sein werden, ist derzeit noch ungewiss. SvyTech-Einordnung Der BiCS10 markiert einen technologischen Meilenstein, da er die physikalischen Grenzen der 3D-NAND-Speicherung durch die Verdichtung auf 332 Schichten und eine Dichte von 37 Gb/mm² deutlich erweitert.

Die Kombination aus QLC-Zellen (vier Bits pro Zelle) und der CBA-Fertigungstechnik zielt darauf ab, die Kosten pro Bit zu senken, was für den massenhaften Einsatz in KI-Rechenzentren entscheidend ist.

Technischer Hintergrund

Die Technologie adressiert direkt das wachsende Spannungsfeld zwischen steigendem Speicherbedarf durch KI-Modelle und den begrenzten Ressourcen der Halbleiterproduktion.

Was Leser daraus mitnehmen Für die IT-Branche signalisiert die Vorstellung des BiCS10, dass die Infrastruktur für zukünftige KI-Anwendungen und Cloud-Dienste in naher Zukunft deutlich leistungsfähiger und kostengünstiger werden könnte.

Die hohe Schnittstellengeschwindigkeit von 4.800 MT/s ermöglicht es, große Datenmengen schneller zu verarbeiten, was insbesondere für das Training komplexer neuronaler Netze die Verfügbarkeit für den Endverbrauchermarkt noch offen; der Fokus liegt aktuell klar auf Enterprise-Lösungen und Rechenzentren.