Dudas sobre la escalabilidad de la memoria SCM de punto de cruce

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Intel optane ssd

La industria busca nuevas tecnologías de memoria que permitan elevar el rendimiento en el acceso a los datos, y la más avanzada actualmente es la que se conoce como memoria de clase de almacenamiento (SCM), con representantes como 3D Xpoint, desarrollada por Intel y Micron. A pesar de las ventajas que proporcionan, sus competidores afirman que esta no es la tecnología del futuro, por sus limitaciones y su gran coste.

Cada vez que se produce un avance tecnológico aparecen detractores, y la memoria de punto de cruce como la que ha desarrollado Intel está sufriendo el mismo problema. Desde su aparición con los primeros modelos de memoria y disco duro Optane, esta tecnología ha demostrado que ofrece ciertas ventajas con respecto a los chips 3D NAND de los SSD convencionales, como una mayor velocidad de lectura y escritura, y numerosas posibilidades en cuanto a formatos de fabricación e interfaz de datos.

Y también ofrece mejoras frente a la memoria DRAM típica, ya que es más barata, es de carácter no volátil y ofrece un rendimiento cada vez más cercano al de este tipo de memoria de trabajo, sin las limitaciones de capacidad máxima de DRAM actuales. Pero todo ello tiene una contrapartida, que sus detractores centran en el ámbito del almacenamiento de datos de alto rendimiento.

Las alegaciones de estas empresas, como es el caso de Kioxia (antes Toshiba Memory), son que la memoria de tipo 3D Xpoint es demasiado cara de fabricar, y lo es más a medida que se incrementa la capacidad de los chips, apilando más capas. Durante la última feria International Electron Devices Meeting sus representantes han hablado de esta cuestión y han publicado una gráfica en la que se muestra una relación existente entre la cantidad de capas y el coste de los chips con esta tecnología, que sigue una curva exponencial a partir de las 4 capas.

Y comparan esta tecnología con 3D NAND, para la que la gráfica sigue una curva descendente a medida que se aumentan las capas. Desde luego, esta información está presentada para apoyar sus argumentos y no parece contemplar todos los aspectos de estas dos tecnologías. Porque incrementar las capas de los chips 3D NAND también tiene sus costes, tanto económicos como en materia de rendimiento, y a partir de 10-12 capas la reducción del coste de 3D NAND es poco apreciable.

La cuestión, quizá, es si 3D NAND podrá proporcionar unas características de rendimiento tan elevadas como la memoria de punto de cruce u otros formatos de memoria de clase de almacenamiento (SCM). Algunos fabricantes de chips de memoria afirman que sí, pero no se ha logrado demostrar. De hecho, Samsung, que es el líder indiscutible de la industria, ha lanzado el formato de memoria Z-NAND para elevar el rendimiento de sus unidades de corte más profesional, pero aún están lejos de lo que se consigue con la última iteración de 3D Xpoint.

Para algunos representantes de la industria, estas tecnologías van a convivir, sin terminar de desplazar unas a las otras. Porque la memoria 3D NAND servirá para el almacenamiento general y para aplicaciones que exijan una velocidad superior a la que ofrecen los discos HDD. Por ejemplo, para el almacenamiento de servidor, para los PC de sobremesa y portátiles, y para dispositivos electrónicos de uso personal. Mientras tanto, 3D Xpoint y los demás formatos de SCM servirá para incrementar a un nuevo nivel la capacidad de la memoria de trabajo y para acelerar al máximo el acceso a los datos en las cargas de trabajo más intensivas, como para la inteligencia artificial, el análisis de big data en tiempo real y otras aplicaciones similares.

De hecho, numerosos expertos opinan que en 2020 comenzará a desplegarse el mercado de memoria de clase de almacenamiento, ya que los nuevos formatos desarrollados por sus fabricantes comenzarán a encontrar más usos en los centros de datos. Y todo ello vendrá de la mano de las comunicaciones de los grandes despliegues de IoT, de la inteligencia artificial y de los grandes esfuerzos para elevar el rendimiento de las cargas de trabajo en centros de datos de la nube y en esquemas de TI híbridos.

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