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对于人工智能 (AI) 带来的创新潜能，各个市场领域的嵌入式系统开发商皆展现浓厚兴趣。但其实若就「创新」角度来看，似乎显得有点奇怪，毕竟AI的基础技术本身并非崭新概念：植基在IBM的超级计算机 “深蓝(Deep Blue)” 的AI系统早在1997年就击败了西洋棋世界冠军Garry Kasparov。

尽管如此，在此重大突破后的20年来，推展各种AI技术的进程却相当缓慢。这些技术直到2010年代后期才被整合，使得AI跻身嵌入式系统发展的主流技术之列，而此推展之路由于两大因素变得平顺许多：第一是业界可取得采用大量传感器的物联网系统所产生的庞大训练数据库；还有透过YouTube、Instagram、Snapchat与Facebook Live等热门平台，业界也首度取得大量被标注的影像、影片与其他形式的数据。

第二个因素则是嵌入式系统主要装置所具备的能力，如应用处理器、系统单芯片(SoC)或可程序化逻辑门阵列(FPGA)皆达到可以充当「推论引擎」的临界点。这代表这些安装可执行机器学习算法的装置系统，能解读图像文件案并且辨识诸如猫、狗等物体。

如今，AI技术预期将迅速被应用至嵌入式系统，根据市场研调机构IDC预测，截至2023年，采用边缘运算系统的AI处理器的市场年复合成长率将达65%。但这波采用AI技术的趋势，也引发嵌入式系统开发商采用的程序代码储存内存 (code storage) 是否合宜的问题。

今日，SPI NOR Flash是储存嵌入式系统启动码与应用程序代码的首选内存类型。不过，为了因应最新AI应用所产生的更庞大代码链接库，SPI NOR Flash面临必须提供更高内存储存容量的压力。此外，今日应用软件丰富的嵌入式系统往往需要不定期地进行在线更新，以便执行安全性修补与新增功能。此不定期更新功能则使SPI NOR Flash写入速度成为瞩目焦点。

本文认为，就储存系统启动码与应用程序代码而言，嵌入式系统开发商应该抱持开放态度看待以Serial NAND Flash取代SPI NOR Flash所带来的潜在效益，同时也应该重新检视对于NAND可靠性、寿命与效能的既有刻版印象。

过往，SPI NOR Flash因提供可靠的储存内存而深获市场青睐，这是由于NOR Flash本质上稳健且数据保存期可达10万小时以上。
根据市场调研机构Web Feet Research 于2018年发表的数据，华邦电子就产量与产值而言，无疑稳坐全球SPI NOR Flash制造龙头宝座，提供的产品线涵盖从最小容量的3.0V 512Kb以及1.8V 1Mb到最高容量可达2Gb的SPI NOR。华邦先进NOR Flash晶圆现采用58奈米制程制造；根据发展路径，将微缩至45奈米制程。然而，相比于依循摩尔定律的制程微缩进度，NOR Flash制程技术进程在近年来已经大幅减缓。

此缓慢进程困扰了许多开始采用AI技术的嵌入式系统开发商，因为他们所采用的AI应用需要更复杂、更庞大的软件程序代码。因此，开发商将越来越需要1Gb以上的内存储存容量，在这储存容量的范围间，就每位成本而言，Serial NAND Flash明显胜出。

有别于SPI NOR Flash产品线，NAND Flash在制程节点微缩上大致跟随摩尔定律，从46奈米、32奈米、2x奈米一路微缩至1x几奈米。近来，3D NAND结构的发展也使 NAND Flash制造商得以持续提升1x奈米制程节点后的产品内存密度。
由于在半导体产业里，晶粒面积与产品成本息息相关，制造Serial NAND所采的制程奈米节点若持续微缩，其成本在1Gb以上的高密度储存领域，便会大幅低于SPI NOR产品。

此外，今日的智能连网装置大多具备实时在线韧体更新(OTA)能力以执行安全修复或功能升级。就这方面来看，SPI NOR也是处于劣势。在典型的OTA更新运作的例子中，最新代码在快闪数组中覆写备用的代码，以便在下次启动后，改为执行最新代码。因此，在此情况下更新效能的关键参数便是写入时间与抹除时间，就这点而言，Serial NAND也胜过SPI NOR内存。

尽管在软件丰富的嵌入式AI应用上，Serial NAND Flash具备成本与效能优势，但仍需嵌入式系统社群改变心态，愿意将Serial NAND视为启动与应用程序代码的储存方案。一直以来，他们局限于NAND的用途仅在于超高容量的数据储存上，对于Serial NAND Flash产生了先入为主的看法。

就笔记本电脑或平板的固态硬盘(SSD)而言，制造商为了获得高储存容量以及低廉的每位成本，便牺牲数据的完整性与数据保存年限，转而采用最新3D多层单元技术。在现实世界中，为了采用最新1x制程节点制造超低成本内存，让用户的音乐或影片档案随时间过去出现一些位的损坏或遗失，是可以接受的折衷方案。

然而，对于储存系统启动码或是应用程序代码而言，使用高稳定度SLC架构的Serial NAND Flash则是最佳选择，与先进/超低成本3D NAND各有所长。

为了提供从SPI NOR到Serial NAND Flash在AI应用内存储存上的转移路径，华邦电子
已完善其Serial NAND制程与串行式接口以提供：

• 快速读取效能

• 快速写入/抹除效能

• 与SPI NOR同等的界面兼容性

• 高度数据完整性与长时间数据保存

华邦电子QspiNAND (Quad SPI NAND) Flash的高可靠性源于制程：采用46奈米制程制造的单层单元 (SLC) Flash，虽然相较用于消费性SSD的3D多层单元 (MLC) Flash相差约三个世代，但正因46奈米制程提供足够的电荷储存空间，数据保存期限较有保障：华邦QspiNAND Flash在额定工作温度范围内，数据保存期可长达10年。

由于采用46奈米制程的NAND架构，Serial NAND 每位晶粒面积与每位成本大幅度低于58奈米制程的SPI NOR，这便是Serial  NAND能在1Gb容量以上产品线较SPI NOR具备高达成本减半优势的主因。

此外，内建的纠错码 (ECC)电路可于写入与读取运作时，维持数据完整性，也是一大利多。而华邦QspiNAND Flash 仅需要1位ECC进行维护，却提供4位EC存放空间，故可获得任何SoC、应用处理器或其他先进运算平台的轻松支持。

最新华邦接口技术的发展进程，使得最新一代Serial NAND Flash装置在嵌入式AI为主的应用上，效能与成本竞争优势上皆胜过SPI NOR产品。

图一：过去SPI NOR较Serial NAND提供更迅速的读取速度 (图片来源：华邦电子)

延迟时间是AI系统的关键效能参数，采用机器学习算法的推论引擎必须于毫秒间执行复杂运算，所以需要迅速的数据读取效能。

华邦第一代104MHz  QspiNAND Flash在连续读取模式的最大读取数据吞吐率达到每秒50Mb。相较之下，133MHz Quad SpiNOR Flash则提供最大每秒60Mb的读取数据吞吐率 (请见图一)。

华邦电子推出第二代W25Nxx JW QspiNAND系列装置，于166MHz的单沿(STR)传输模式以及83Hz的双沿(DTR)传输模式，可支持更高脉冲速度，而最大读取吞吐率可达每秒83MB。

透过采用W72N系列Dual QspiNAND Flash产品(由采用单一封装的两颗晶粒所制成，提供双排x4内存8个 I/O信道)，此读取吞吐率可翻倍至每秒166MB。（请见图二）。

图二：华邦电子Dual Quad QspiNAND提供每秒166Mb的最大读取速度（图片来源：华邦电子）

此迅速的读取效能可望缩短AI系统的延迟时间。华邦QspiNAND Flash具备的高效能也可支持迅速的OTA运作，将停机时间降到最低。最新1Gb W25N01JW QspiNAND产品的写入模式吞吐率为每秒8.5Mb，高于华邦SpiNOR Flash产品的256Mb W25H256JV的每秒0.36Mb；QspiNAND产品128Kb储存区块的抹除时间则是2ms，优于SpiNOR产品64Kb储存区块的150ms。

Spi NOR装置1Gb数据的总写入时间为356秒，也就是将近6分钟；相较之下，第二代Qspi NAND产品则仅需15秒。

若OEM厂商必须将AI功能整合至嵌入式系统，储存空间势必得考虑1Gb以上。因此，评估Serial NAND Flash作为昂贵的SPI NOR替代方案，就成为箭在弦上的必要举措。所幸，华邦QspiNAND系列产品皆以工业标准尺寸与接脚排列封装，因此在硬件设计上，可以直接替代现有设计中SPI NOR Flash的产品。

此外，将此先进可靠Serial NAND技术整合至嵌入式系统的另一个强大助力，则来自各大SoC供货商；包含恩智浦半导体 (NXP Semiconductors)、意法半导体 (STMicroelectronics) 与瑞萨电子 (Renesas)等。举例来说，恩智浦将华邦SpiStack NOR+NAND共同封装装置内建至LS1012A边缘运算处理器内，并使用于FRWY-LS1012A开发板上。在此设计中，华邦QspiNAND装置可用来储存开发板的Linux®操作系统程序代码；而小型华邦SpiNOR晶粒则储存处理器的启动码

第二代QspiNAND Flash现已推出1Gb储存容量产品，可扩充至2Gb、4Gb甚至更高容量。在采用日趋复杂AI边缘运算技术而使代码库不断增长之际，使用者仍可获得可靠的储存解决方案。