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facebooktwitterlinkedIngoogleplusスマートフォンや家電製品、車載エンターテイメントシステムなど、スマートエレクトロニクスの機能性に対する消費者の需要は尽きません。そのため、これまでも、そしてこれからも、設計者にとってストレージデバイスの選択は非常に重要です。これらのシステムは過去10年間で大変複雑化しており、設計者は次世代の革新的な機能や特長を提供するコードを格納するため、より高容量かつ高速の不揮発メモリを必要としています。一方で、コストを上げずに、高容量化を実現することが課題となります。消費者はより多くの機能や特長を求めますが、そのためにより多くのお金を払うことは望みません。不揮発メモリのメーカーは、自社とユーザーの双方がコストを大幅に増加させることなく、高容量化と高速化を実現し、消費者により良いユーザーエクスペリエンスを提供できるようになることが課題となっています。組込みシステム向けフラッシュメモリの市場とアプリケーション現在、すべての電子システムには何らかのフラッシュメモリが使用されており、革新的なアプリケーションの出現により、より高性能な製品への需要が飛躍的に高まっています。以下の市場やアプリケーションでは、急速に高度化が進んでおり、より高速な読出し/プログラム/消去動作、およびインスタント起動に対応できる、最新の高機能メモリサブシステムが必要となります。車載分野では、フラッシュメモリを選択する際にスループットが非常に重要になります。デジタルディスプレイに搭載されるインスツルメントクラスターは、ドライバーが常に総合的かつ確実に情報を得られるように設計されています。これらのディスプレイには、瞬時に電源が入り、2D/3D画像を迅速かつ正確に表示することが求められます。SPI)もしくはシリアルNORフラッシュとeMMCの併用が一般的です。した機能や特長はますます高度化しており、コードサイズの増加によって、より高容量が必要となり、コストも増加しています。コードサイズが大きくなっても、起動時間は従来と同じか、それ以上短くする必要があります。これは車載市場において、ユーザーがボタンを押したときに複数の画面を瞬時に表示する必要があるプッシュボタンのような機能において、非常に重要となります。コードの更新を目的とするOTAアプリケーションは、柔軟性があり使い勝手がよいため、電気自動車や多くのコンシューマー機器において利用されています。これらのデバイスはすべてモバイルであり、重要なアップデートを簡単かつ効率的に受け取ることが必要です。そのため、素早い消去/プログラムが求められ、その速度が重要な要件となります。他にも、高速動作を必要とするアプリケーションとして、AIや顔認識などがあります。AIアプリケーションは一般的に、さまざまなトレーニングモデルを実行して決定を下し、エンドデバイスに何をすべきかを指示する必要があります。そのためには、トレーニングモデルをシステム内部に保存する必要があり、多くの場合、これらは処理を要するとても大きなモデルです。自動運転の場合、極めて短時間(ミリ秒単位)で判断することが求められ、これらのモデルは非常に高いスループットのフラッシュメモリからRAMにロードされる必要があるほか、歩行者や自動車の回避など、正確な判断が要求されます。ここでは、データスループットが絶対的に重要となり、しかも瞬時でなければなりません。現在、多くのシステムに使用されているNORフラッシュは、車載用や産業用などの一部アプリケーションにおいて、コスト効率が限界に達しつつあります。車載用グラフィックスディスプレイや先進運転支援システム(ADAS)などのアプリケーションでは、コードサイズが512Mビットよりも大きくなることが多々あります。512Mビットを超える容量になると、NORフラッシュはスケーリングが難しくなり、ダイサイズやコストが過大になってしまいます。NANDフラッシュは、1Gビット以上の容量帯においてスケーラビリティが高く、コスト的にも魅力的です。従来のNANDフラッシュは、コードをRAMにシャドウイングするなどの動作において、読出し速度が充分ではありませんでした。一部のベンダーは、NORフラッシュに8つのI/Oを備えたオクタルインターフェイスを導入することで、この問題を解決しようとしています。NORフラッシュのコストが非常に高いため、このソリューションのコストも高くなってしまいます。NANDフラッシュのインターフェイスをオクタルにすることで、コスト構造の改善とスループットの向上を両立さることが可能になります。ウィンボンドのOctalNANDは、一般的なQspiNANDよりもはるかに高いスループットと、NORよりもはるかに高いプログラム/消去速度を備えています(図1参照)。NANDのダイサイズはNORよりもはるかに小さいため、コストも大幅に削減できます。1GビットのオクタルインターフェイスNORフラッシュの価格は、1GビットのオクタルインターフェイスNANDフラッシュの2倍です。NORと比較した際のNANDのもう1つの利点は、プログラム速度です。NANDはNORに比べてプログラム時間が短く、車載向けOTAのように、システム内のコードやファームウェアを短時間でプログラムする必要があるアプリケーションでは、これが非常に重要となります。コスト間のトレードオフを解消するソリューションには、大きな市場があることは明らかです。IDCによると、2024年には自動運転Level1/Level2の自動車が5,000万台になると予想されています。EV車のCAGRは約18%であり、どれもシステムを有効にするためのブートアップシーケンスが必要となるため、フラッシュメモリに対する膨大な需要が発生することになります。起動以外にも、システムごとに他の機能をロードすることも必要です。ゲーム市場も大きな機会です。2020年のゲーム機の総出荷台数は約4,780万台となっています。良いゲーム体験のためには、ファームウェアの更新速度が重要であり、これにはメモリサブシステムの性能とスループットが必要となります。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。ウィンボンドのOctalNANDフラッシュに関する詳細な技術情報と、さまざまな産業における容量とコストの問題解決については、ウェブページをご覧ください。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。IoTが世界中で展開され続けています。新型コロナウィルス感染症が輸送を阻んでいるため、普及の進み具合は予想よりも遅くなっています。IoTアプリケーションのほとんどは、未だに2Gまたは3Gテクノロジーを介して接続されています。IoTアプリケーションの数が3倍に増加しており、2020年末までには約1億件に達すると言われています。IoTアプリケーションに最適なDRAMの選択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。