因為CRC／3DS架構 DDR4數據傳輸性能／可靠度躍升
2015-02-10 21:23:22 本站原創隨著標準不斷演進，新一代記憶體規范通常著重于提升資料傳輸速率，其他方面僅略做調整，但第四代雙倍資料率(DDR4)并非如此。DDR4首次亮相時，便新增超過二十種功能，比先前DDR規格足足多一倍。
前幾代的DDR規格創新，主要目標是提供更快速度或更廣泛的應用，然而，為使低耗能效益持續有所改善，DDR產品須進行更大的設計變革；新一代的DDR4不僅提高速度，也拓展市場廣度，以下列舉幾項DDR4的重大變革。
新增CRC驗證機制 DDR4可檢測資料匯流排錯誤
首先，DDR4在可靠性和制造技術方面都大幅改進，讓DDR測試變得更方便。舉例來說，DDR4新增寫入資料時的循環冗余校驗碼(Cyclic Redundancy Check, CRC)，可即時檢測資料匯流排上的錯誤訊息，一旦發現CRC錯誤，且寫入資料被刪除，便很可能是讀取錯誤。然而，在匯流排上進行CRC運算驗證，將能在傳輸資料時檢測錯誤訊息，這對資料寫入和非除錯Non-ECC記憶體應用有很大的幫助。
另外，當動態隨機存取記憶體(DRAM)偵測到 CRC錯誤，如很短的低電壓脈沖，它會將ALERT_n值標記為低值(Low)，并將CRC錯誤標志MR5，以及CRC錯誤狀態MPR設定為1；接著，在 CRC錯誤被刪除之前，MR5必須重設為0，或將其清除；由于CRC錯誤和C/A奇偶校驗錯誤會產生相同錯誤代碼，即ALERT_n LOW，因此，如何判斷錯誤類型，有賴于聯合電子設備工程委員會(JEDEC)所提出的解決之道。
透過JEDEC的解決方案，設計工程師可由錯誤持續的時間長度，來分辨產生的究竟是哪種錯誤。若低值持續六至十個時脈周期，是CRC錯誤；如果持續了四十八至一百四十四個時脈周期，則為C/A 奇偶校驗錯誤。透過C/A奇偶校驗功能，可讓工程師以低成本方式，進而確認鏈路上的指令和位址匯流排對稱性。
善用狀態分析 DDR4除錯效率大增
DDR4的最大挑戰，或許是如何在DIMM/SODIMM插槽上進行方便探量。由于DDR4采球柵陣列(BGA)封裝，導致DDR3跟DDR4使用不同的DIMM及SODIMM插槽，因此，DDR4需要全新的探量方式。
然而，隨著資料傳輸速率提升和電壓下降，資料有效窗口變得更小，當資料有效窗口變小，臨界值設定便成為有效量測時脈與時序模式的關鍵要素；時序模式是邏輯分析儀最基本的模式，可告知事件發生時間，并可對邏輯分析儀的內部時脈進行取樣；不過，時序模式與DDR4系統不同步，因此只能提供有限的系統訊號流量資訊。
此外，狀態分析同步，代表取樣時脈來自待測裝置(DUT)。而狀態分析的目的是為了檢查發生狀況，用戶可藉由追蹤匯流排上的數值來得到所需資訊，透過這種方式，用戶得以監控碼流，快速找出功能問題。事實上，狀態分析能夠和待測裝置一樣看到DDR4指令、位址、資料與系統時脈之間的關系，實是準確檢視DDR4活動的關鍵。
狀態模式通常用于軟體除錯，以確保記憶體控制器和DRAM之正常運作。進行硬體除錯和軟硬體整合時，如果難以確定錯誤發生位置，也可使用狀態模式；常來自待測裝置的時脈產生后，工程師須進行準確的同步取樣，如此能有助系統運作在錯誤出現時擷取資料。
不過，如欲準確擷取匯流排中的資料，邏輯分析儀的設定/保持時間(Setup/Hold Time)須短于資料有效窗口，系因資料有效窗口與匯流排時脈相對應的位置，會因不同類型的匯流排而異。而在DDR4速率下，準確擷取資料有效窗口變得更為復雜，其原因來自邏輯分析儀可用資料的有效窗口不斷縮小，但利用該狀態模式，可讓使用者藉由監控碼流，以及追蹤匯流排上的數值，快速找出錯誤。
DDR4亦須發展新的交流參數測試方法。DDR4比DDR1快近五十倍，要達到這個速度，唯一方法是改變交流時序規格，然而更大的效能意味著更多重新設計，使產品符合嚴格規范的同時，也造成產品延遲進入市場、售價變得更高，這種情況自然沒有任何記憶體公司樂見。
采行3DS架構 DDR4提升時序/傳輸效能
幸好DDR4藉由改變規格，沿用DDR3系統設計和時序策略以解決這些問題。事實上，所有DDR4規格的變化其實都隱含立體矽堆疊(3DS)的概念，在傳統堆疊中，DRAM堆疊是為了減少整體電路所需的涂料，但在DDR4的高速下，傳統堆疊有局限性；立體矽堆疊可增加密度，其架構由一個主要DRAM和多達八個從屬的DRAM堆疊組成，甚至還能在單一載點上安裝多達八個元件。
主DRAM也為從屬DRAM提供屏障，讓電力負荷維持在單一節點。由于3DS的階級選取(Rank Selection)均經過編碼，因此使用者能更有效率地使用接腳。同時3DS具有獨特的單模暫存器介面，許多指令比如重設，其可同時廣播給所有 DRAM；其他指令則仍然個別發送給不同DRAM，這些指令包括啟動、讀出、寫入、預充電和刷新等。
DDR4改用立體矽堆疊，對提升時序和功率效能有很大幫助，不僅讓用戶工作效率大增，同時也滿足突破性速度的需求。
