¿Qué es la memoria flash NAND?

El término “NAND” combina “NOT” y “AND”, refiriéndose a la puerta lógica que controla la estructura interna de una célula NAND.

Además de su alta densidad de almacenamiento y no volatilidad, la memoria flash NAND destaca por una transferencia rápida de datos, durabilidad y bajo consumo de energía. Estas características han convertido a la memoria flash NAND en la solución de almacenamiento dominante para los dispositivos electrónicos personales cotidianos, desde teléfonos inteligentes hasta cámaras digitales, consolas de juegos y tabletas.

A nivel empresarial e industrial, los ejemplos de uso de NAND incluyen centros de datos, sistemas automotrices integrados, equipamiento de imágenes médicas e infraestructura de telecomunicaciones.

Impulsado por una creciente demanda de almacenamiento de datos en aplicaciones empresariales y de consumo, se espera que el tamaño del mercado de memoria flash NAND crezca de 55.73 mil millones de dólares en 2025 a 72.60 mil millones de dólares en 2030. Este aumento refleja una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 5.43 % durante el periodo.¹ El crecimiento está impulsado por la inversión en infraestructura de IA, el aumento de la adopción de SSD en dispositivos electrónicos de consumo y la tecnología de chips 3D que reduce los costos de almacenamiento de información.

La memoria flash NAND también está desempeñando un papel fundamental en la adopción de la IA generativa a nivel empresarial. Las aplicaciones de IA generativa requieren enormes cantidades de almacenamiento para datos y contenido de entrenamiento, incluidos texto, imágenes y videos, que se almacenan en SSD con tecnología de chips de memoria flash NAND.

A diferencia de la memoria volátil como la DRAM (memoria dinámica de acceso aleatorio), que pierde datos cuando se corta la energía, NAND es una memoria no volátil que retiene información atrapando carga eléctrica en sus puertas flotantes.

La memoria flash NAND se utiliza para almacenar datos mediante componentes especiales llamados transistores de puerta flotante. Estos transistores están dispuestos en un patrón de serie que funciona como una puerta lógica NAND, un circuito digital fundamental que procesa señales binarias (unos y ceros) usando operaciones “NOT” y “AND”.

Cada celda de memoria en NAND flash contiene dos partes clave: una puerta de control y una puerta flotante, separadas por una fina capa de material de óxido. Piense en ello como un contenedor pequeño que puede atrapar una carga eléctrica.

Las operaciones de escritura en celdas NAND comienzan cuando se aplica carga eléctrica a través de un proceso llamado tunelización Fowler-Nordheim. Esta carga empuja a los electrones hacia la puerta flotante, donde quedan atrapados, representando un valor binario. Para borrar los datos, la carga simplemente se elimina de la celda, liberando los electrones atrapados.

Lo que hace que NAND flash sea eficiente es su arquitectura basada en bloques. En lugar de escribir o borrar datos bit a bit, NAND procesa la información en grandes bloques. Este proceso lo hace ideal para operaciones secuenciales y almacenamiento a gran escala.

Los beneficios de la memoria flash NAND incluyen:

• Almacenamiento no volátil: puede conservar los datos incluso cuando se apaga el equipo, lo que permite un almacenamiento persistente para sistemas operativos, aplicaciones y archivos de usuario.

• Baja latencia: acelera las velocidades de acceso a los datos para aplicaciones de alto rendimiento y con uso intensivo en datos.

• Alta densidad de almacenamiento de información: incluye una gran capacidad de almacenamiento en formatos compactos, desde tarjetas microSD hasta SSD empresariales.

• Eficiencia energética: necesita menos energía que las unidades mecánicas, lo que prolonga la vida útil de la batería y reduce los costos del centro de datos.

• Durabilidad: más resistente a golpes físicos y vibraciones que los dispositivos de almacenamiento de disco duro (HDD) porque no tiene partes móviles.

• Confiabilidad: las menores tasas de fallos y las técnicas de nivelación del desgaste garantizan un rendimiento constante, lo que favorece resiliencia cibernética y continuidad de negocio.

La base de la memoria flash NAND comenzó con el desarrollo del MOSFET (transistor de efecto de campo de semiconductor de óxido de metal) en 1960, que permitió la miniaturización masiva de la electrónica.

En 1967, Dawon Kahng y Simon Min Sze, investigadores de Bell Labs, propusieron que la puerta flotante de un MOSFET podría reutilizarse como memoria de solo lectura (ROM) reprogramable.

Este concepto sentó las bases para las tecnologías de memoria borrable. En 1971, el ingeniero de Intel Dov Frohman inventó la memoria programable borrable de solo lectura (EPROM), que utilizaba luz ultravioleta para borrar datos a través de una ventana transparente en el chip.

El siguiente avance llegó con la memoria de solo lectura programable borrable eléctricamente (EEPROM) a finales de la década de 1970 y principios de la de 1980. A diferencia de las EPROM, las EEPROM pueden borrarse mediante señales eléctricas. Esta innovación supuso una mejora significativa en cuanto a comodidad y funcionalidad.

La memoria flash surgió en la década de 1980 a través del trabajo del Dr. Fujio Masuoka en Toshiba. El término “flash” provino de un colega que observó que los datos podían borrarse del chip “tan rápido como el flash de una cámara”.

A lo largo de las décadas de 2000 y 2010, los fabricantes lograron avances significativos en la densidad, el rendimiento y la confiabilidad de la memoria flash NAND a través de innovaciones en el diseño de celdas y técnicas de fabricación. Estas innovaciones transformaron la memoria flash NAND de una tecnología de almacenamiento de nicho en la base del almacenamiento de datos moderno.

Hay dos tipos de memoria flash: NOR flash y NAND flash.

El flash NAND utiliza puertas lógicas booleanas “NOT AND” con celdas de memoria dispuestas en serie, priorizando la densidad de almacenamiento de información y las operaciones secuenciales para las necesidades de almacenamiento de alta capacidad.

El NOR flash utiliza puertas lógicas booleanas “NOT OR” con celdas de memoria flash conectadas en paralelo, lo que permite leer y programar bytes individuales rápidamente. Este proceso hace que el NOR flash sea muy adecuado para aplicaciones que requieren ejecutar código directamente desde la memoria, como firmware, chips BIOS y sistemas integrados. Sin embargo, el NOR flash tiene velocidades de escritura y borrado más lentas, menor densidad de almacenamiento y mayores costos por bit.

Si bien el NOR flash sigue siendo importante para las tareas de ejecución de código, el NAND flash se ha convertido en la principal tecnología de almacenamiento para la mayoría de las aplicaciones. 

Los tipos de memoria flash NAND se clasifican por el número de bits que pueden almacenar las celdas individuales. Cada tipo tiene diferentes índices de resistencia medidos en ciclos P/E (ciclos de programación o borrado).

Por ejemplo:

• SLC (celda de un solo nivel): las SLC, o celdas de un solo nivel, almacenan un bit por celda. Si bien la SLC NAND es la más cara por gigabyte, ofrece el mayor rendimiento, confiabilidad y resistencia, con hasta 100 000 ciclos de borrado. Se utiliza en entornos empresariales que ejecutan cargas de trabajo empresariales de misión crítica.

• MLC (celda multinivel): las MLC, o celdas multinivel, almacenan dos bits por celda. Duplican la densidad de almacenamiento de SLC al tiempo que reducen el costo por gigabyte, pero son más lentas. Al ofrecer asequibilidad de rango medio, las MLC están integradas en muchas SSD de consumo o estaciones de trabajo profesionales donde la resistencia es menos crítica.

• TLC (celda de triple nivel): las TLC, o celdas de triple nivel, almacenan tres bits por celda. Las TLC ofrecen una menor resistencia que SLC y MLC porque solo tienen 3000 ciclos P/E. Sin embargo, proporcionan una mayor densidad para almacenar datos a un costo menor y se utilizan con frecuencia en los principales productos SSD de consumo. 

• QLC (celda de cuatro niveles): las QLC, o celdas de cuatro niveles, almacenan cuatro bits por celda. Esta especificación maximiza la capacidad de almacenamiento y minimiza el costo por gigabyte, lo que las hace óptimas para cargas de trabajo de lectura intensiva (por ejemplo, transmisión, archivado, almacenamiento de archivos) donde la resistencia del ciclo de escritura es menos crítica. Las QLC también dependen en gran medida de la corrección avanzada de errores para preservar la integridad de los datos.

Las SLC, o celdas de un solo nivel, almacenan un bit por celda. Si bien la SLC NAND es la más cara por gigabyte, ofrece el mayor rendimiento, confiabilidad y resistencia, con hasta 100 000 ciclos de borrado. Se utiliza en entornos empresariales que ejecutan cargas de trabajo empresariales de misión crítica.

Las SSD modernas utilizan memoria 3D NAND, un tipo de arquitectura que apila varias capas de celdas de memoria verticalmente en obleas de silicio. En comparación con la antigua 2D NAND, que organiza las celdas de memoria en una matriz plana, la 3D NAND permite un mayor número de celdas de memoria dentro del mismo footprint. Esta capacidad optimiza la densidad de almacenamiento de datos, la capacidad y el costo general por bit de datos, lo que permite más celdas de memoria.

En un informe de S&S Insider, el tamaño del mercado de memoria flash 3D NAND se valoró en 17.59 mil millones de dólares en 2023. También se espera que alcance los 75.440 millones de dólares para 2032, creciendo a una CAGR del 17.61 % entre 2024 y 2032.²

La tecnología 3D NAND desempeña un papel crucial en el almacenamiento de datos en la era de la inteligencia artificial (IA). Con velocidades de escritura que son hasta un 50 % más rápidas que las soluciones NAND tradicionales, las SSD con tecnología 3D NAND y las matrices all flash se utilizan como almacenamiento para la IA generativa. Esto permite un acceso rápido a modelos preentrenados y grandes conjuntos de datos cerca de las unidades de procesamiento. Al reducir la latencia de recuperación de datos, la 3D NAND mejora el rendimiento de los flujos de trabajo de IA y machine learning (ML).