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關于新興NVM存儲技術分析介紹及工藝選擇的分析

lC49_半導體 ? 來源:djl ? 作者:Peter Clarke ? 2019-08-30 09:50 ? 次閱讀

在今年的劍橋ARM研究峰會上,ARM公司Fellow Greg Yeric暢談了ARM對眾多新興非易失性存儲器的看法。

Yeric表示,ARM正在關注這些前沿的存儲技術,因為它有可能對邏輯空間產生巨大的顛覆性,在硬件和軟件平臺層面也是如此。“有各種類型的電阻RAM和磁性RAM出現,TSMC最近就制造了一種嵌入式ReRAM,而類似的技術和產品的研發及生產案例還有很多。ARM也有自己的項目,是由DARPA資助的CeRAM(correlated electron RAM)研究”。

圖:ARM公司Fellow Greg Yeric

Yeric解釋說:“28nm閃存不能再繼續擴展,而是轉向獨立閃存的3D堆疊方向,傳統閃存很耗電,而且存取速度相對于應用需求來說很慢。”

為了抓住這一波發展時機,幾十年來,行業一直在研究和開發多種存儲技術,許多技術項目試圖成為“通用”存儲器,用以取代包括邏輯內基本SRAM單元在內的所有內容,但到目前為止還沒有成功案例,Yeric說:“如果就某項性能指標而言,實際上多種新型存儲技術已經取得了部分成功。但是,由于多種技術各自針對不同的利基,形成了碎片化的市場存在狀態,從而缺乏商業推動力,但半導體研究工廠在這方面有很多優勢。

“通常情況下,ReRAM缺乏耐久性,而MRAM的耐久性確實不錯,但其開/關率非常低,”Yeric說。這意味著工程師必須小心選擇他們的應用目標,無論這些是固態驅動器(與3D-NAND閃存競爭),還是作為微控制器旁邊的嵌入式存儲器,其中相變存儲器,ReRAM和MRAM都是競爭者。

“MRAM的后續版本很有希望取代SRAM,以滿足緩存要求。IMEC研究所有一個用單晶體管MRAM取代六晶體管SRAM的項目,”Yeric說,“對于微控制器片上存儲器應用,MRAM是最適合的,并處于領導地位。”

改變游戲規則

Yeric表示:“自旋軌道扭矩(spin-orbit torque)MRAM或許能達到良好的速度/耐久性權衡,以獲得內部核心邏輯。這將允許出現一種稱為“常關(normally-off)”計算的情況。這是一個很大的變化,”

Yeric說:“能夠凍結片上計算過程,保留狀態而不消耗電力然后恢復,會產生相當可觀的后果。這將需要一種新的處理器架構。我認為我們將增加一條新的處理器產品線,這可以解決物聯網領域不同的功率范圍需求問題。通過使用收集的能源,在沒有電池的情況下工作。它符合物聯網的特點和發展勢頭。”

但實際上還有很多事情需要解決,如將不同的材料引入晶圓廠總是需要小心,因為這可能會增加采用成本。這就是為什么還有基于更熟悉的材料的非易失性存儲器的原因之一,例如基于氧化鉿的鐵電存儲器,以及基于氧化硅的ReRAM。這兩種材料都被用作晶圓廠生產中的絕緣體,但研究人員正在開發可用于存儲器制造的材料性能,并已經取得了可喜的進展。

由科羅拉多大學教授Carlos Paz de Araujo通過他的公司Symetrix Corp.(Colorado Springs, Colo.)開創了CeRAM技術。ARM自2014年開始與Symetrix合作。Yeric認為,該技術距離商業化還有兩到三年的時間。CeRAM的耐久性比較好,存取速度和能效也不錯。但這些并不是CeRAM的專利,很多非易失性存儲技術似乎都有機會在這個階段發展起來。

Yeric指出,魔鬼始終處于進程節點和集成過程中的細節,從位到陣列再到子系統。“我們希望在下一屆ARM研究峰會上有一些這方面的報道”,他補充道。

神經形態計算

下面討論一下神經形態計算。ARM正在向客戶推出兩款機器學習處理器——ARM ML和ARM OD(object detectio),將于2018年中期獲得許可。這里有一個疑問:是否依然必須要走模擬這條路?有些論文表明,模擬機器學習的功效會降低,還有許多問題需要解決,例如電路驗證,可變性和現場可重復性。

Yeric指出,某些東西可能會在計算內核的深處提供巨大的提升,但這種優勢可能會在系統級別“被淘汰”,因此,重大變化或性能提升是否值得,還需要權衡考慮。

還有一個必須要考慮的因素是存儲器管理,因為其與其他數字電路接口可能變得復雜。

第三個問題是EDA,EDA行業并不傾向于推測,這提出了一個雞和蛋的難題。在非易失性存儲器,低溫和3D設計中也是如此。因此,研究路徑的一部分是建立微型生態系統,以支持潛在的技術指導。

Yeric補充說:“對于未來的工藝節點,更廣泛的市場可能不得不克服所有芯片相同,行為相同,并使用千篇一律的制造方法生產的想法。”

現代電子系統的復雜性已經在系統層面產生了一定程度的非確定性,Yeric觀察到,非確定性將成為電子學的根源,但可能是實現制造產量和節能計算所必需的。

雖然Yeric并不致力于模擬神經形態學,但有證據表明生物計算機——例如人類大腦,提供的能量效率遠高于人工系統,并且是模擬的。

塑料工藝

ARM下一步會轉向以塑料為材料的電子產品研發,但還需要一個過程,“至少在微控制器實現方面可能需要10年或15年,”Yeric說,“但是,有充分的理由去研究它,因為這樣做是值得的。主要要面對的是成本問題,構建晶圓廠的最低成本和切入點很高,這使得每個芯片的成本相對較高。”

還有一個問題是缺乏相應的晶體管特性和良好的互補晶體管,特別是缺乏良好的p型晶體管,以允許在塑料材料中進行CMOS設計。這些問題不解決,會限制潛在的應用。

“但是,卷對卷(roll-to-roll)生產可以使芯片從低于1美分的水平開始,并且可以從光刻范例中脫穎而出。這反過來將允許在市場上制造和試用相同芯片的許多不同版本”,Yeric說,“這就是軟件和軟件服務的引入方式,允許客戶反饋來決定持久的功能。這將會在制造業中產生一種類似于遺傳進化的效應。”

在7nm CMOS工藝節點處,制造成本很高,你只能買得起一種電路,而且最好是正確的,否則一切從來的話,成本將非常恐怖。而塑料電路則不會有這樣的窘境出現,其生產將允許不同的范例,可制造多個電路并看看哪個電路表現最佳。

另外,塑料工藝還有可能使電路可溶解并因此可回收,從而提高電子產品的可持續性,但同時也限制了可實現的性能指標。從ARM的角度來看,塑料工藝可能會很遠,但在某些領域它已經很接近應用,例如已經用于資產跟蹤的RFID,柔性顯示器是另一個很大的領域,第三就是神經網絡

CFET

Yeric還談到了硅制造路線圖,以及ARM對3nm及更高級工藝的可能路徑的看法,其中存在相當大的不確定性。

Yeric說“我們需要新的方法來達到2nm和1nm。雖然有物理IP業務,但我們需要注意,因為它們可能需要在某些時候做出改變,我們必須能對這些改變有所預判,并做出調整以應對。”

Yeric表示,目前新興的熱門工藝是采用所謂的“納米片”方法進入FinFET中的多個通道,然后在所謂的互補FET或CFET配置中將p型和n型FinFET一個堆疊在另一個之上。之后可以考慮將3D堆疊技術從3D-NAND應用到邏輯。“在成本水平上,這是另一種選擇,但我們不了解功率和性能。但我們已經習慣于不會看到這些功率性能優勢”,Yeric說。

由于小型化導致的性能提升和節能不足,這意味著必須在設計中創造價值,這對設計和IP提出了更高的要求。“隨著存儲與計算的融合,將計算功能塊集成入內存等想法陸續發布,這些將給系統級設計提供很多機會”,Yeric說。

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