NORフラッシュからシリアルNANDフラッシュに移行することの利点に目を向け、NANDフラッシュの信頼性や寿命、パフォーマンスについて改めて検討すべき理由を説明します。近年、組込みシステムに対してAIが急速に採用され始めています。アナリスト会社IDCによると、AIを搭載したエッジコンピューティングシステム用のプロセッサ市場が2023年まで年平均成長率65%で増加することが見込まれています。組込みシステムにAIを実装するためには、より大きなサイズのコードを格納する不揮発性メモリが求められています。したがって、組込みシステムのブートコードとアプリケーションコードの格納用に現在最もよく使われているシリアルNORフラッシュにおいても、さらなる大容量化が必要となっています。組込みシステムは、定期的なフィールドアップデートやセキュリティパッチの適用なども必要であることから、プログラム/イレースのパフォーマンスに対してもさらなる向上が求められています。NORフラッシュの弱点NORフラッシュは、組込みシステムのコードストレージにおいて定評があります。NORフラッシュのテクノロジーは本質的に堅牢であり、”End-to-End”のシグナルインテグリティを保有し、10万時間以上のデータ保持をサポートします。観点では大幅に遅れを取りました。組込みシステムにAIを実装し始めている多くの開発者にとって、NORフラッシュのスケーリングの遅れは問題を引き起こします。機械学習などのアプリケーションは複雑なコードを生成するため、1Gビット以上のコードストレージを必要とし、この容量帯におけるNORフラッシュのビット単価はNANDフラッシュと比べて割高です。これは、NANDフラッシュがムーアの法則に従って46nm、32nm、2xnm、1xnmと推移していったためです。チップ面積とコストの間には非常に密接な相関関係があるため、1Gビット以上の高容量帯において、プロセスノードが小さいほどNANDフラッシュはNORフラッシュよりも安価になります。今日のスマートデバイスやコネクテッドデバイスは、セキュリティパッチや機能のアップグレードを行うためフィールドアップデートやOTA(Over-the-air)アップデートを必要とします。一般的なOTAアップデートでは、不揮発メモリに格納された既存コードを新規コードで上書きします。アップデート実行中にシステムの電源を切る必要があります。ダウンタイムを最小限に抑えるため、開発者は出来るだけ早く更新プログラムを上書きしたいと考えるでしょう。したがって、OTAアップデートにとって重要なパフォーマンスは、プログラム/イレース時間であり、これはシリアルNORフラッシュよりシリアルNANDフラッシュの方が優れています。組込みシステム向けのAIアプリケーションにおいて、NANDフラッシュの価格とパフォーマンスには利点があります。開発者たちにシリアルNANDを選択してもらうためには、意識改革を必要とします。これは、超大容量NANDのユースケースのみに基づいた先入観が、すべてのNANDフラッシュに対して持たれてしまっていることに起因します。ラップトップコンピューターやタブレットなどで使われるSSD(ソリッドステートディスク)向けの超大容量NANDフラッシュにおいては、データ整合性およびデータリテンションの優先順位を下げ、大容量と低ビット単価が実現されています。事実、音楽やビデオファイルの数ビットの破損や損失は、最先端のプロセスノードで製造された超大容量NANDフラッシュにとっては許容範囲内と言えます。組込みシステムのコードストレージ用に最適化されたシリアルNANDフラッシュのパフォーマンスは、最先端の超大容量NANDフラッシュとは大きく異なります。ウィンボンドのハイパフォーマンス・高信頼性シリアルNANDフラッシュ組込みシステムにおけるコードストレージ用としてシリアルNORフラッシュからシリアルNANDフラッシュへの移行を加速するため、ウィンボンドはNANDフラッシュを以下のように改良しました。NAND)の高い信頼性は、46nmプロセスでの製造とSLC(シングルレベルセル)のメモリセル構成によって得られます。この世代の製造プロセスは、長年にわたり市場で利用されてきたことにより、信頼性と品質が証明されています。ウィンボンドの46nmプロセスによるシリアルNANDフラッシュQspiNANDは、10万時間以上のデータ保持を保証しています。Code)が実装されており、書込みと読出しの両オペレーションでデータの整合性を維持します。パフォーマンスがさらに強化されたウィンボンドの第二世代シリアルNANDフラッシュウィンボンドのシリアルNANDフラッシュQspiNANDは、シリアルNORフラッシュより優れたパフォーマンスとコストの優位性を実現します。組込みシステムに実装されたAIにおいても、機械学習アルゴリズムをローカルに実装する推論エンジンは、非常に複雑なコンピューティング操作をミリ秒単位で頻繁に実行する必要があります。これには、高速なデータ読出しパフォーマンスが必要です。W25N-JWは、最大83MB/秒の読出しスループットを提供する(画像著作権:ウィンボンド・エレクトロニクス株式会社)ウィンボンドの第一世代のシリアルNANDフラッシュQspiNANDにおいて、読出しスループットは最大52MB/秒でした。W25N-JWシリーズでは、最大読出しスループットが83MB/秒です(図1参照)。W25N-JWのチップを二枚スタックしたW72N-JWシリーズでは166MB/秒まで倍増させることが可能です。SPIインターフェースにより8つのI/Oで構成されています。ホストコントローラは一つのチップセレクト端子を介してW72N-JWの操作が可能です(図2参照)。W72N-JWは、最大166MB/秒の読出しスループットを提供する(画像著作権:ウィンボンド・エレクトロニクス株式会社)この高速読出しスループットにより組込みシステムのレイテンシが短縮されます。ウィンボンドのシリアルNANDフラッシュQspiNANDは、スピーディーなOTAアップデートもサポートし、ダウンタイムを最小限に抑えるという性能も備えています。シリアルNORフラッシュの書込みスループットが0.36MB/秒なのに対し、シリアルNANDフラッシュQspiNANDは8.5MB/秒です。シリアルNORフラッシュが1Gビットのデータをプログラミングするのにかかる合計時間は約6分ですが、第二世代のシリアルNANDフラッシュQspiNANDではわずか15秒しかかかりません。イレース時間は、シリアルNORフラッシュでは64Kバイトのブロックに対して150msですが、シリアルNANDフラッシュQspiNANDでは128Kバイトのブロックに対して2msです。組込みシステムへ簡単に統合可能AIの機能を組込みシステムに統合する傾向は、1Gビット以上の容量で割高なシリアルNORフラッシュの代替としてシリアルNANDフラッシュに移行する動きを強力に後押しします。NORフラッシュのインターフェースとソフトウェアの互換性があり、追加で必要なコマンド数は、NANDフラッシュ固有の操作、ECC、ルックアップテーブル(LUT)制御の5個だけです。業界標準のフットプリントと互換性をもったピン配置で提供されるため、シリアルNORフラッシュを実装した既存デザインに対して単純に置き換え可能です。エレクトロニクスなどのSoCプロバイダーにサポートされており、そのエコシステムによってさらに採用が促進されるでしょう。NXPセミコンダクターズは、エッジコンピューティングプロセッサLS1012Aの開発ボードFRWY-LS1012Aに、ウィンボンドのSpiStack(シリアルNORフラッシュとシリアルNANDフラッシュを1つのパッケージにスタックした製品)を採用しました。QspiNANDフラッシュにLinux®オペレーティングシステムコードが格納され、シリアルNORフラッシュにブートコードが格納されています。第2世代のQspiNANDは現在1Gビットにて提供していますが、2Gビットや4Gビットなどの容量にも拡張可能です。これは最先端のAIテクノロジーなどにより1Gビット以上のコードストレージを必要とする組込み開発者のニーズに対するロードマップを提供します。アシスタントプロフェッショナルマネージャーテクニカル記事ウィンボンドのセキュアフラッシュデバイスは、耐障害性を中核として設計されています。フラッシュデバイスのハードウェアに直接組み込まれた高度なロジックにより、SP800-193の3つの柱に対応し、耐障害性を処理するために必要な独立したレイヤーを提供します。システムの遵守を保証しています。このような厳格な規格に準拠することで、CMSメーカーの車載認証に関する懸念を軽減しています。世界的な脱炭素化とエレクトロニクス化の重要な担い手である半導体産業は、環境に対する責務を認識し、産業環境面の改善を目的とした世界的な規格やイニシアチブに準拠するための措置を講じています。14001や有害物質削減などがその例です。世界中の多くのチップメーカーは、節水やリサイクルなどのプログラムを実施中であり、エネルギー効率を向上させるために、業務の見直しを進めています。サプライヤーと協力し、環境への取り組みや二酸化炭素排出量の可視性を高めています。小さなセンサーがサッカーの公平性と正確性を支えていますが、これは基盤となる技術をサポートするチップに起因していると言えます。IoTは私たちの生活をよりつながる世界へ導き、それによって内部メモリへの依存もますます高まって行くことでしょう...VARがサッカーを変え、IoTが世界を変える自動車のデジタル化が進むとともに、データストリームのデータ保存と伝送への要求も高まっています。競争が激化する車載向けフラッシュメモリコンサルティングファームPwC社の試算によると、メタバースの市場規模は2030年までに1.5兆ドルを超える見込みで、半導体がその発展を後押しする核心的な原動力になります。この市場拡大に伴い、半導体業界が新たな成長を遂げることが予見されます。メタバース市場成長の鍵は半導体であり、その計算力を上げるために高性能なメモリが必要です。メタバースの発展において、メモリは極めて重要な役割を果たすと言えるでしょう。メタバースにおけるメモリメーカーの新たな役割AI技術は用途別に、「トレーニング」と「推論」の2種類に大別されます。前者は主にクラウド側でCPU、GPU、TPUが実行し、データベースを拡充することでデータモデルを構築することを目的とします。後者はエッジデバイスや特定のアプリケーションによく用いられ、ASIC、FPGAがトレーニング済みのデータモデルに基づき推論を行います。AI関連のチップとして、CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC等いくつもの種類があります。AI端末に適したフラッシュメモリの選び方ISO21434は、2022年半ばから多くの自動車メーカーとその部品サプライヤーに義務化されました。これにより、車載業界は、サイバー攻撃への対処法を大きく改善するよう求められています。この規格はモジュールとその部品の両方に適用されるため、車載業界はこの規格に適合し、サイバー攻撃に対する必要な防御を保てるよう、コンポーネントを適合させる必要があります。車載、AI、家電、産業機器メーカーは、512Mビット以上の容量でスケーリングが難しいNORフラッシュに多額の費用をかけず、オクタルインターフェイスが搭載されたNANDフラッシュメモリを活用することで、高容量のコードストレージを実現し、市場の成長機会を活かすことができます。NORのスケーリング限界を突破するオクタルNANDフラッシュ車載電子システムは、着実にインテリジェント化しています。下図に示すように、ADAS、ゲートウェイ、パワートレイン、インフォテインメント、V2V、V2Xなど、自動車の随所に高度な電子機能が追加されていきます。これらの新しい機能は、特にフラッシュメモリというシステム上重要な構成要素周辺のセキュリティと安全性の向上を求めつつあります。車載電子システムに潜むセキュリティリスクエッジ人工知能(AI)チップセット市場は、2025年に初めてクラウドAIチップセット市場を上回ると予想されています。Research社は、クラウドAIチップセット市場のその年の収益が119億米ドルであるのに対し、エッジAIチップセット市場は122億米ドルに達すると推測しています。自動車に搭載されるプロセッサーベースの電子制御ユニット(ECU)の数が増加していることは、よく知られています。自動車のシステムアーキテクトにとって重要なのは、自動車の新しいアプリケーションや開発中のアプリケーションのコードサイズも同時に増加していることです。車載コードのOTAアップデートを可能にする新たな選択肢Moreお問い合わせお問い合わせCloseウィンボンドでは、お客様にご満足いただけるサービスを提供するため、あらゆるご質問を受け付けています。第三者のウェブサイトにジャンプするClose当社ウェブサイトへリンクしている第三者のウェブサイト、また「当社ウェブサイト」からリンクしている第三者のウェブサイトは、それぞれ当該第三者の責任で管理されるものであり、その内容等について当社は何らの責任を負うものではありません。