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世界第一!中芯试量产40纳米ReRAM 三星、SK海力士仍处研发阶段

半导体工作2018-05-30 00:30:37

美国IC设计业者Crossbar透过大陆晶圆代工业者中芯国际,率先宣布量产40纳米可变电阻式存储器(Resistive Random Access Memory;ReRAM),三星、SK海力士仍处研发阶段作为中国本土半导体制造的龙头企业,中芯国际(SMIC)的新闻及其取得的成绩一直是行业关注的焦点。2017新年伊始,其一如既往地吸引着人们的眼球。前几天,该公司宣布正式出样采用40nm工艺的ReRAM(非易失性阻变式存储器)芯片,并称更先进的28nm工艺版很快也会到来。

  目前,在ROM存储领域,NAND闪存无疑是绝对的主流,保守点说,3、5年内它都会是电子设备存储芯片的主流选择,但研究人员早就开始探索新一代非易失性存储芯片了,Intel与美光联合研发的3D XPoint,是基于PCM相变存储技术,也被称为是新一代存储芯片,而ReRAM更是颇具代表性的新型非易失性存储器。

  ReRAM为何物

  虽然ReRAM的名字中带RAM,但其实是像NAND闪存那样用作数据存储的ROM,只不过它的性能更强,据说,其密度比DRAM内存高40倍,读取速度快100倍,写入速度快1000倍。ReRAM单芯片(200mm2左右)即可实现TB级存储,还具备结构简单、易于制造等优点。

  ReRAM基于忆阻器原理,将DRAM的读写速度与SSD的非易失性结合于一身。换句话说,关闭电源后存储器仍能记住数据。如果ReRAM有足够大的空间,一台配备ReRAM的PC将不需要载入时间。

  ReRAM的优势

  与NAND闪存相比,ReRAM具备诸多优点,具体如下:

  速度:ReRAM写速度更快,以纳秒为单位而不是毫秒,这使它更适应于高性能应用。

  功率:研究人员已经证明,微安培写入功率并期望很快将进一步降低到纳安范围,这使得ReRAM比NAND闪存能效更高。

  耐用性:最常见的MLC闪存只能处理10000次写操作,而ReRAM却可以处理数百万个。

  ReRAM应如何定位

  在可预见的未来,NAND闪存将保留在成本和密度上的优势,这意味着它仍将在未来几十年存活下去。那么ReRAM在存储应用中要如何定位呢?

  数据完整性:关键任务应用更喜欢ReRAM,而且关键是买得起;

  性能:固态硬盘这种高速存储介质消除了复杂性并提高了性能;

  移动性:网络宽带和内存容量之间进行着一场永无止境的拉锯战,在这种情况下,消费者可能会喜欢上他们移动设备的大容量存储。如果是这样, ReRAM节能的优点将在高端产品有所体现。

  群雄逐鹿ReRAM

  目前,致力于商业化ReRAM的企业包括东芝、Elpida、索尼、松下、美光、海力士、富士通、Crossbar等。

  东芝凭借其类似于今天1.5万转硬盘的固态硬盘,开始涉足这些高端市场。这可能不是一个巨大的市场,但是其高利润率还是值得一试的。

  其他厂商,包括松下、美光和三星,也正在致力于ReRAM的研发。

  其实,美光早在2007年就提出了这种技术,此后几乎每年都会透露一些进展,但就是距离量产遥遥无期。

图:设计指标与内核局部照片

  美光是和索尼联合研发ReRAM的,其基本原理和Crossbar RRAM有些类似,同样是非易失性存储,但是更强调电阻可变,同时为了区分,缩写也有所不同。

  美光曾经表示,理想的指标是读写带宽1000MB/s、200MB/s,读写延迟2微秒、10微秒,而目前的原型可以发挥大约九成的功力。

图:内部互连结构示意图

  中芯国际联手Crossbar

  此次,中芯国际推出的ReRAM样片,其直接客户就是Crossbar,该公司资料显示,Crossbar技术首先由中国出生的卢伟(Dr. Wei D. Lu)博士研发,他也是Crossbar的首席科学家和联合创始人。卢博士拥有中国清华大学物理学士学位,以及德克萨斯州莱斯大学物理学博士学位。卢博士在ReRAM领域积累了十二年的研究经验,他先作为哈佛大学的博士后研究员,然后被任命为密歇根大学教授从事这项研究。他是纳米结构和设备行业的领先专家,包括基于双端电阻开关设备的高密度内存和逻辑系统、神经元电路、半导体纳米线设备和低维系统中的电子输运。

  2016年,Crossbar获得了8000万美元的风投,其中中国公司也参与了,而Crossbar去年3月份也宣布进军中国市场,他们的合作伙伴就是中芯国际,将基于后者的40nm CMOS试产ReRAM芯片。根据该公司副总裁Sylvain Dubois所说,2016年内中芯国际已经开始给客户出样40nm工艺的ReRAM芯片,实现了该公司之前2016年内推出ReRAM的承诺。

  此外,更先进的28nm工艺版ReRAM芯片也将在2017年上半年问世,不过Sylvain Dubois未透露是否还是由SMIC生产,或是交给其他代工厂。

  当ReRAM遇上人工智能

  包括脸书、亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴、腾讯、百度等,都在产生大量的数据,包括人脸、位置、行为习惯、社交照片等。物联网已经到来,而且正在指数级的增长;自动驾驶汽车已经进入市场,云计算已经无处不在。我们刚开始想象如何借助于这些创新来开创一个人工智能的新时代,创建新的商业模式、新的生产率典范和新的大众娱乐方式,这些不仅对人类带来意义深远的影响,而且也为通过数据盈利的创新者带来巨大的财富。

  收集与存储这些“大”数据是当务之急。但是,比数据有多“大”更为重要的是,如何驱动下一波的创新。在人工智能竞赛中的胜出者需要做四件事:1、访问大量的数据;2、访问正确的数据;3、把数据变为具有可行动性的洞察力的强大算法;4、超越竞争对手的速度和规模。今天,通过训练人工智能算法与创建新的应用,数据有机会成为利润中心。更多的数据训练,就会让人工智能算法更聪明。

  应用ReRAM这样新的存储技术,能够发挥人工智能真实的潜能,实现速度、低功耗/高能效、存储容量与可制造性的完美结合。

  当目标从简单的代码行的抓取,转变成对从外部传感器获取的大量数据进行实时处理、分析、执行时,大数据到人工智能的根本转变就来临了。从传感器来的数据可以存储在芯片上,直接输送给深度神经网络,以便采取直接的行动。非易失性的存储技术,比如ReRAM存储技术,通过低功耗、快速读取、基于字节寻址的写操作,来帮助应对性能与功耗的挑战。

  ReRAM存储技术能够直接集成在芯片内部,产生一个新的以存储为中心的片上系统架构。通过与处理器核集成在同一颗芯片中的片上系统方案,ReRAM充分地加速了深度神经网络算法。ReRAM技术是一个重要的创新,它加速人工智能的潜能,实现多种应用,加速性能,极大地提高能效,实现更高级的安全性,减少芯片的数量和芯片的面积。

  高性能计算,比如人工智能,需要在处理器、存储与输入输出之间进行高带宽、低时延的数据访问。ReRAM存储技术通过减少计算与存储之间的性能差距,可显著提升高性能计算应用的性能。


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