来自日本与希捷的研究人员在概念验证研究中,展示了一种多层磁盘驱动器的记录技术方法,有望将磁盘驱动器容量提高至2到3倍。
磁盘驱动器的碟片采用磁记录材料表面,所记录的bit在各条同心磁道上进行写入与读取。读取和写入是由致动器装置执行的,该致动器装置在磁盘磁道上移动,并在磁盘下方旋转时对bit位域进行操作。希捷最新的热辅助磁记录(HAMR)技术可写入更小的bit,将相应bit位域暂时加温以执行写入(设置磁极性方向),而后将其冷却至室温以实现长期磁稳定性。
论文《用于多级热辅助磁记录的双层FePt-C颗粒介质》描述了研究人员为记录材料、分层机制及其功能设计的理论测试。文章由日本物质材料研究所(NIMS)和东北大学的科学家,以及弗里蒙特希捷公司的工程师们编写,须43.14美元的Elsevier付费墙方可访问。
作者解释了传统的HAMR记录技术,分为单层与二级。其磁性北极或南极对于二进制中的1或0;而多级双层记录则在每层上有两个四二进制级:
通过使用磁性纳米颗粒缩小bit位域的大小,磁盘驱动器的容量得以进一步提升。现有垂直磁记录(PMR)技术只须室温下运行,但晶粒尺寸有所限制,约合为1 Tbit/平方英寸面积。一旦低于该尺寸,则晶粒的磁极性不再稳定,意味着磁盘驱动器无法可靠存储信息。HAMR技术使用不同的磁记录介质,该介质在环境温度或室温下稳定,但需要加热才能改变其磁极性。这使得bit位域的大小缩小至1.5 Tbit/平方英寸及4 Tbit/平方英寸。若进一步缩小,则其磁极性同样不够稳定。
文章表示,“要提升未来几代磁盘驱动器记录介质的面密度,需要一种不依赖于晶粒尺寸小型化的新型记录概念。其中一种解决方案是bit模式介质(1 bit=1晶粒)而非粒状介质(1 bit=多个晶粒)。数值计算预测bit模式介质可以实现10 Tbit/平方英寸的面密度。然而,bit模式介质由于其昂贵的纳米制程工艺而无法大规模生产。”
研究人员们的想法是使用两层HAMR记录材料建立双通方案,每层具有不同的居里温度(指磁性材料中自发磁化强度降到零时的温度),在该温度下其磁方向可以转变。激光加热记录介质的表面,表层热量渗透至下层,使两层均写入相同的值。冷却后表面再次加热但温度较低,这样可以写入上层的值但不会改变下层的值。
研究人员展示了这种两层记录材料的概念,HAMR加热激光器与写入光经过调整,能够首先对下层执行操作,而后写入上层的bit值。这为上层和下层中的任意bit对提供四个理论bit值:1-1、1-0、0-1和0-0。
文章首先记录了FePt-C(铁、铂和碳)层,其百度约为5至6纳米,其间有一个断裂的Ru-C(钌和碳)层,百度为该层的一半。表面施以碳覆盖层以防止表面氧化。
研究人员拍摄电子显微镜照片来检查晶粒结构与层之间的分离,并通过有限元模型分析以验证其概念的操作。换句话说,研究人员并没有构建出实际存在的读写头并在带有记录介质层的旋转碟片上测试其操作。
研究人员指出,在此模型中“加热点以4米/秒的速度沿介质移动。由于不同的Tc(Tc1<Tc2),底层的写入磁道宽度约为60纳米,顶层的写入磁道宽度约为100纳米”,其中Tc为每层的居里温度。
尽管存在四种潜在的成对层bit状态,但读写头只能检测出三种:1-1、1-0或0-1、0-0,从而通过两层提供三级记录。他们的进一步开发工作能够增强读写磁头技术来区分1-0和0-1,从而实现每个bit位域的四级记录。正如作者所说,“与↑↓ 和 ↓↑对应的磁化强度为M ≠ 0,并且应该可以实现四级记录,因为反平等状态很容易区分。”
评论
上层和下层的有效bit位域相同,这意味着20 TB单层HAMR磁盘将可升级为40 TB双层HAMR磁盘。通过三级记录,20 TB HAMR磁盘实际上将成为60 TB驱动器;而通过四级记录,则可成为80 TB驱动器。这将改变磁盘驱动器与闪存对口之间以美元/TB及TB/RU的计算关系。
写入bit位域值对应两项操作,首先写入下层区与上层区,而后再单独写入上层区。因此,它比当前的单次写入操作需要更长时间。而同样的方式也适用于读取bit位域,意味着磁盘的I/O速度将比当今单通道HAMR驱动器更慢。它的I/O密度(即存储容量可以提供多少性能)将有所降低,这既是由于多级结构的影响,也是因为读写头为单通道,因此高容量需要由牺牲性能换取。这可能需要双执行器来克服这个问题。
考虑到在两次操作期间磁盘在读写头下方旋转,第二次通过bit位域必然在一定程度上落后于第一次通过该bit位域。作者表示,他们在建模中使用了每秒4米(4 mps或4000 mmps)的记录介质速度为前提。
据我们了解,3.5英寸磁盘的平均磁道长度约为269.44毫米。双层磁盘的旋转速度可能需要调整,旨在减少由这种移动而导致的第一层与第二层bit位域间的偏移。
作者写道,“由于每层的居里温度不同,下层的写入磁道宽度约为60纳米,上层的写入磁道宽度约为100纳米。”
引用论文作者:P. Tozman , S. Isogami , I. Suzuki , A. Bolyachkin , H. Sepehri-Amin , S.J. Greaves , H. Suto , Y. Sasaki , T.Y. Chang , Y. Kubota , P. Steiner , P.-W. Huag , K. Hono , Y.K. Takahashi。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。