La bataille de la NAND continue de se jouer autant sur les coûts que sur les débits. Kioxia met justement en circulation ses premiers échantillons 1 Tb en TLC de neuvième génération, avec une promesse claire pour les PC IA et les smartphones : plus rapide, sans basculer sur son nœud le plus ambitieux.
BiCS FLASH 9 vise le segment performance/coût
Kioxia a démarré les livraisons d’échantillons de puces mémoire 1 Tb (terabit) Triple-Level Cell basées sur sa technologie BiCS FLASH 3D de 9e génération. Le constructeur cible des usages comme les PC compatibles IA et les smartphones à capacité de stockage faible à intermédiaire, avec un besoin de performances élevées.
Cette génération s’inscrit dans la stratégie à deux axes du groupe, articulée autour des technologies CMOS directly Bonded to Array (CBA) et On-Pitch Select Gate Drain (OPS). D’un côté, la 9e génération cherche un bon niveau de performances avec un investissement contenu. De l’autre, la 10e génération mise sur un empilement de couches plus avancé pour pousser à la fois la capacité et les performances.
230 couches et une interface NAND à 4,8 Gb/s
Les nouvelles puces BiCS FLASH 9 en 1 Tb TLC reposent sur un procédé d’empilement à 230 couches, construit à partir de la technologie BiCS FLASH de 8e génération et d’une technologie CMOS avancée. Kioxia annonce une vitesse d’interface NAND de 4,8 Gb/s.
Le gain atteint 33 % face aux dispositifs de 8e génération. Plus intéressant encore, ce niveau de performance est présenté comme équivalent à celui des produits de 10e génération, ce qui éclaire assez bien le positionnement de cette 9e itération dans la feuille de route du fabricant.
Le véritable enjeu se lit aussi dans la suite de la feuille de route, où la 10e génération BiCS FLASH de Kioxia doit prendre le relais avec une densité encore supérieure.
En pratique, Kioxia tente de rentabiliser plus finement sa montée en gamme : réserver les architectures les plus lourdes aux besoins de très forte capacité, tout en proposant sur des segments plus diffus une NAND suffisamment rapide pour accompagner la montée des traitements IA en local. Pour les OEM, cet équilibre entre coût d’intégration et bande passante mémoire est devenu bien plus stratégique qu’un simple empilement de couches.
Source : TechPowerUp
