KIOXIA fournit des échantillons de mémoire flash embarquée UFS 5.0

Les appareils mobiles exécutant de l’IA embarquée nécessitent un débit de stockage proche de celui de la mémoire système afin d’éviter la latence lors du transfert de données. KIOXIA a commencé à fournir des échantillons d’évaluation de mémoire flash embarquée conformes à la future norme UFS 5.0 aux développeurs concevant des systèmes hôtes compatibles.

Bande passante d’interface proche des débits système
La spécification UFS 5.0, en cours de développement par JEDEC, est destinée aux smartphones haut de gamme et autres appareils mobiles intégrant un traitement IA local. Elle utilise la couche physique MIPI M-PHY version 6.0 associée au protocole UniPro version 3.0.

M-PHY v6.0 introduit le mode HS-GEAR6, prenant en charge des vitesses d’interface théoriques allant jusqu’à 46,6 Gbit/s par voie. Avec deux voies, le débit effectif en lecture/écriture atteint environ 10,8 Go/s. Des vitesses de transfert plus élevées contribuent à éviter les retards de traitement lorsque les charges de travail de réseaux neuronaux accèdent à plusieurs reprises à de grands ensembles de données stockés en mémoire flash.

Architecture contrôleur et NAND
Les dispositifs d’évaluation associent un contrôleur UFS 5.0 nouvellement développé à la technologie NAND BiCS FLASH™ de huitième génération de KIOXIA. Les capacités proposées sont de 512 Go et 1 To.

Le boîtier mesure 7,5 × 13 mm, permettant des implantations denses sur des cartes électroniques compactes où le stockage doit coexister avec capteurs, modules radio et processeurs applicatifs.

Développement et tests d’interopérabilité
Les échantillons sont fournis aux fabricants concevant des systèmes hôtes UFS 5.0 afin d’évaluer les performances et vérifier l’interopérabilité. Un accès plus rapide au stockage permet à des charges telles que l’inférence de grands modèles de langage et le traitement d’images de se terminer plus rapidement, ce qui aide les appareils à revenir plus vite à un état basse consommation — un facteur important pour les produits alimentés par batterie.

En augmentant le débit de stockage dans des formats compacts, cette mémoire soutient les plateformes mobiles où le traitement IA passe d’une dépendance au cloud à une exécution locale.

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