智能手机UFS4.0革新,得益于先进生成式AI技术推动。

2024-03-01

如今,许多旗舰智能手机都开始支持AI大模型的端侧应用,它势必对存储容量和速率提出更高的要求。在笔者此前的报道中,我们已经注意到,旗舰智能手机目前主流运行AI大模型70亿参数,大多数机型的闪存都配置了512GB这一容量。

在闪存规格上,主要为UFS4.0。UFS是一种允许设备同时读取和写入的全双工接口,并且在标准层面能帮助设备以更低的功耗实现高速读写,UFS4.0理论速度达到4,640MB/s。

为了提升生成式AI在智能手机上的应用体验,一些存储芯片厂商也升级了UFS4.0。例如美光最近发布增强版UFS4.0,更早前铠侠也推出第二代UFS4.0。

性能提升

日前,美光发布的增强版通用闪存(UFS)4.0 移动解决方案,其中一大特点就是生成式 AI 应用中的大语言模型加载速度可提高 40%。

智能手机UFS4.0革新,得益于先进生成式AI技术推动。 (https://ic.work/) AI 人工智能 第1张

美光UFS 4.0基于先进的232层3D NAND技术,其顺序读取速度和顺序写入速度分别高达 4300 MBps和4000 MBps,较前代UFS3.1产品相比性能提升一倍。更快的读/写性能可提升10%的应用启动速度,实现更快的相册访问速度和流畅的多任务处理。
铠侠在UFS 4.0的技术规范下,对产品性能进行深度优化,其第二代UFS4.0不仅为其提升了性能。比如,铠侠第二代UFS 4.0相比第一代提升了18%的顺序写入性能,提升了30%随机写入速度,以及13%的随机读取性能。

智能手机UFS4.0革新,得益于先进生成式AI技术推动。 (https://ic.work/) AI 人工智能 第2张

尺寸小型化

美光的增强版UFS4.0在封装上更加紧凑。去年6月推出的UFS4.0封装规格为11mm x 13mm。新品进一步缩小外观规格,提供9mm x 13mm 托管型 NAND封装。UFS4.0模块的尺寸更小,那么可以为智能手机节出空间放置更大容量的电池。

为了追求更小的尺寸,铠侠UFS 4.0提供宽11x长13x厚0.8mm的封装规格。铠侠也表示,芯片封装尺寸甚至还可以影响到最终产品的大小,更小的芯片封装可以允许手机、平板、掌机腾出更多的内部空间安装电池,可以进行更多的个性化设计,增加产品竞争力。

另外新产品也进行了能效的优化。美光新版UFS 4.0解决方案可将能效提升 25%,使用户在运行 AI、AR、游戏和多媒体等耗电量高的应用时获得更长的续航时间。铠侠表示更低的读写功耗能够帮助移动设备延长续航时间。

技术升级

2022年8月,JEDEC发布了UFS 4.0,UFS 4.0采用MIPI M-PHY 5.0 High-Speed Gear 5和UniPro2.0技术,支持每条通道高达23.2Gbps或每个设备高达46.4Gbps的理论接口速度,是上一代UFS 3.1标准的两倍性能。为了强化I/O性能,引入多循环队列定义,加入RPMB(重放保护内存块)技术,可以更快地读写访问安全数据。

铠侠第二代UFS 4.0也进行了技术增强。支持高速链路启动序列 (HS-LSS) 特性,将启动时间缩短70%。增强了安全性,利用高级 RPMB(重放保护内存块)可以更快地读写访问安全数据。RPMB 清除(RPMB Purge)则可以确保安全快速地清理丢弃的不需要的RPMB数据。同时UFS 4.0还支持主机端的多循环队列 (MCQ) 一起使用,随机性能得以进一步提高。
在美光的增强版 UFS 4.0中,可提供多项专有固件更新功能,帮助手机加快启动速度和流畅运行,以及延长使用寿命等。首先是高性能模式(HPM),通过优先处理关键任务而非后台任务,以提升智能手机在密集使用期间的性能。开启 HPM 后,存储访问速度可提升一倍,助力手机在启动多应用时速度提升超过 25%。一键刷新(OBR)功能通过自动清理和优化数据,帮助用户获得手机流畅运行体验。

美光 UFS 4.0 现支持主机指定不同的数据存储区域,以提升设备的长期使用体验。分区 UFS(ZUFS)能够有效应对写入放大现象,在不降低设备性能的前提下,尽可能利用有限的编程和擦除周期,从而延长智能手机使用寿命,并长期保持流畅的使用体验。
美光还表示,扩展的容量可支持旗舰智能手机容纳设备端 AI 助手分析和生成的所有数据,以及用户不断增加的图片素材,释放AI的优势并获得比云存储更高的安全性。

小结:

生成式AI在智能手机上的应用正推动存储芯片厂商升级UFS4.0产品,同时UFS也从旗舰智能手机逐渐向下渗透。铠侠第二代UFS 4.0嵌入式闪存设备已于去年6月开始送样。2024年2月,美光增强版 UFS 4.0 也已出样。容量方面,它们都提供 256 GB、512GB 和 1TB 的容量选项。以小封装尺寸、优化的速度与延时,提升AI大模型在手机上的应用体验。

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