中国芯量产前夕,新式存储器大举杀入,是否出现“取代”效应?

新闻 存储
国内存储器芯片突破“零”自制,迈向大规模生产的前夕,新式存储技术对于传统存储器 DRAM 、 3D NAND 、 SRAM 会带来怎样的冲击?是否会形成“取代”效应?

传统存储器技术让国内的紫光集团合肥长鑫福建晋华三方人马竞相投入,以国产存储芯片替代进口的脚步如燎原之火,已难平息。

  然另一支蛰伏近 20 年的新式存储器技术队伍包括 MRAM 、PCRAM 和 ReRAM,受惠技术材料设备等环节的关键突破,正迈向大规模量产的路上,眼前,我们正处于见证存储器历史的转折点。

  然而,这个时间点,也是国内存储器芯片突破“零”自制,迈向大规模生产的前夕,新式存储技术对于传统存储器 DRAM 、 3D NAND 、 SRAM 会带来怎样的冲击?是否会形成“取代”效应?

  英特尔 3D XPoint 横空出世,产业再燃希望

  新式存储器可分为独立型产品,以及嵌入于逻辑工艺,用于取代部分传统的嵌入式快闪存储器 eFlash 技术,而在嵌入式技术上,趋势已快速成熟中。但用于独立型存储器上,目前还有性能、成本的问题待克服。

  因此,新式存储器无论是 MRAM PCRAM和 ReRAM,并不会冲击到现在国内正如火如荼发展的DRAM 3D NAND芯片产业,但对于一些应用领域如云计算、物联网带动的边缘计算,加入新式存储器技术后,确实能让整个产业的发展如虎添翼。

[[272943]]

图 3D XPoint(来源:英特尔)

  新式存储器技术已经被提出将近 20 年,成熟之路是跌跌撞撞。直到 2015 年,英特尔的 3D XPoint 技术横空出世,被认为是类似于 PCRAM 的结构,整个新式存储技术才算是豁然开朗,之后几年的发展更是势如破竹。

  为了替新式存储器产业添柴火,身为全球半导体龙头的应用材料针对 MRAM 、 PCRAM 、ReRAM 推出两款机台设备:Endura Clover MRAM 物理气相沉积(PVD)机台,以及 Endura Impulse 物理气相沉积(PVD)机台,成为推动该产业发展的有力推手。

  DeepTech 通过与应用材料两位专家,分别是应用材料中国区事业部总经理兼首席技术官赵甘鸣博士,以及应用材料金属沉积产品全球产品经理周春明博士的对话,来一窥新式存储器将带给这个世界什么样的变化,借此见证存储产业的历史转折。

  在此,DeepTech 全景式分析近期新式存储器全面崛起的关键原因,哪些大厂已开始量产,应用原理和领域,以及为产业带来的助益。

  摩尔定律渐失效,新式存储器接棒上战场

  1965 年问世的摩尔定律至今已超过 50 年,为全球电子产业写下无数里程碑历史,但走到今天,依据该定律所设计和生产的芯片在半导体最重视的四大标准 PPAC(功耗 Power、性能 Performance、面积 Area、成本 Cost)都逐渐递减。

  很多物联网、云计算所需要的芯片,已是摩尔定律所无法提供的,这是为什么?

  在“万物互联”和“工业 4.0 ”时代背景下,数据呈现爆炸式的增长。举个例子,我们一个人一天约产生 1GB 数据,但是当你要开一辆无人驾驶汽车,一天产生的数据量可能高达 4000 GB ,相当于 4 千倍。

  2019 年是很关键的一年,机器产生的数据已经超过了人类所产生的数据,这是人类历史上第一次;预计到 2022 年,机器产生的数据可能会是人类产生数据的 9 倍之多。

来源:Pixabay

  未来世界运算的逻辑是,数据来自机器的搜集,包括车、智慧城市、智能家居等,所有产生的数据都要从终端、从边缘,通过各层传输、计算,然后再到云端、到大数据中心,再计算、再返回到终端。

  在这短短的时间内,排山倒海的数据量涌入后,又要源源不绝地被计算、处理,以及再传输,是非常挑战芯片效能的,且现有的计算架构早已无法满足核心需求。

  过去“摩尔定律”的时代,追求把晶体管做得越来越小,目标是每 18 个月~两年晶体管数增加一倍,但随着该定律的效应递减,从 14 nm 纳米到 10 nm 纳米,可能要花上 4 年时间,从 10 nm 再往下走到 7 nm 、5 nm,则需要更长的时间,试想英特尔 10 nm 一直递延就可窥知一二。

  因此,越来越多人争论摩尔定律是否寿命已经到了尽头

  解答这个问题,我们可以这样思考。如果继续用传统思维,以缩减晶体管尺寸的方式增加密度,那确实是做不下去。但是,换个角度思考,还有很多方式可以来实现上述的 PPAC(功耗、性能、面积、成本)。

来源:DeepTech  

  业界目前已经提出各种“招数”来延续摩尔定律,在此 DeepTech 以五大层面来探讨。

  新架构:如 Google 的 TPU、Nvidia 的 GPU,当成是一个加速器的角色来提高计算,尤其是在云端的计算性能。

  新结构:如 2D 两维转到 3D 三维 NAND,因为是三维结构,因此可以一直往上堆,往上的空间可以一直提高。

  新材料:以前拿一张元素周期表出来,就那几个元素在半导体、晶体管里面,现在已经增加很多,比如铜制程取代铝制程、钴又再取代铜,都可以显著提高晶体管的性能,彰显新材料对于提升 PPAC 方面所起的重要作用。

  新微缩技术:ASML 极紫外光刻 EUV。

  新封装技术:将各式不同工艺技术,像是 28nm 或是 5nm 的处理器、存储器、加速器等不同芯片,通过先进的封装技术整合到一起,从系统层面上实现最优的性能。例如台积电近几年推出的封装技术 InFO 、CoWoS 、3D IC,以及英特尔推出的 EMIB 、Forevos,都是从后段制程着手,延续摩尔定律寿命。

  In-Memory Computating 概念火起来

  大数据时代,彰显巨大运算需求的重要性,同时也带动硬件的开发和投资的复兴,比方上述提到的加速器,如果再往下更深层的探讨,这里要提出一个概念,就是“近存储器计算”(Near Memory Computing)。

  什么是 Near Memory Computing?简单来说,过去我们常常有个观念是“处理器为王”,认为处理器的能力是最重要的,但现在不然。

  因为,计算能力已不再是单独的处理器能力决定,而是说处理器跟存储器之间来回的传输数据,也因为面临瓶颈,导致计算能力无法再前进。

  Near Memory Computing 的定义,就是用大量的高带宽、大容量,把存储器和计算处理器更紧密连在一起,在系统层级增加计算性能。

  这概念其实都是用现有的构建模块,比如 DRAM、NAND 、SRAM 等去实现,未来也逐渐与新式存储器 MRAM、ReRAM、PCRAM 结合来增加计算性能,并且打造“存储器计算”(In-Memory Computating)的基础。

  In-Memory Computating 在这几年是个非常火的概念,但可能还要至少 3 ~ 5 年的时间才能实现。不同于 Near Memory Computing 是把存储跟处理放得更靠近,In-Memory Computating 就是把存储和处理器整合在一起进行计算,就没有传输、延迟等问题,并且大幅提升效能。

  往后看 10 ~ 20 年,类脑计算、量子计算都可以实现上述目标,但这些技术太过远大,如果要尽快实现 In-Memory Computating 的目标,至少在 5 年之内,新式存储器将扮演很重要角色。

  哪些半导体大厂已经开始量产新式存储器

  在探讨新式存储器的运作原理之前,先来谈谈哪些半导体大厂已经量产 MRAM 、 ReRAM 等技术。

  目前投入研发或生产新式存储器技术的阵营可分为三大类

  第一类逻辑工艺晶圆代工厂,包括台积电、GlobalFoundries、中芯国际、三星电子等,主要是在主流的工艺技术中嵌入 MRAM 、 ReRAM 存储技术,属于嵌入式存储器的使用,并非生产独立式的存储器。

  第二类独立型存储器制造商,如群联与 Evenspin 合作将 1Gb STT-MRAM 整合进入企业级 SSD 系统扮演缓存,以提升 SSD 效能。

  第三类研究机构、学术单位等

  除了英特尔与美光合作开发的 3D XPoint 技术之外,正在开发 MRAM 、 ReRAM 、 PCRAM 技术的半导体大厂包括台积电、IBM、SK 海力士、西部数据、GlobalFoundries 等。

来源:DeepTech

  台积电在技术论坛中,其实有透露 MRAM 和 ReRAM 技术进程。

  台积电目前的 40nm ReRAM 已经具备量产能力,在物联网芯片上,取代传统的嵌入式闪存 eFlash 技术,强调存储的芯片可以保存 10 年,并且经过 1 万次读写。

  再者,台积电的 22 nm MRAM 同样也具备量产能力,与 ReRAM 技术不同的是,这项 MRAM 技术是应用在移动设备、高效能计算 HPC 、汽车电子等领域,取代传统的嵌入式闪存 eFlash 技术。

  以性能来看,22 nm MRAM 相较于 eFlash 技术的写入速度快三倍,且资料可以保存 10 年、在高温下承受 100 万次的读写。

  SK 海力士先进薄膜技术部负责人 Sung Gon Jin 也表示,除了在 DRAM 和 NAND 外,也投入新一代存储器的开发,以提高数据中心的效率

  此外,GlobalFoundries 也是投入新型态嵌入式存储技术 MRAM 多年,与 Everspin 联合开发,公司日前也披露在 22 nm FD-SOI 工艺流程中导入嵌入式 eMRAM 技术,来生产复杂的车用 MCU 芯片,或将应用于先进驾驶员辅助系统(ADAS)系统,或是其他车用系统中。

图 GlobalFoundries (来源:DeepTech)

  新式存储器的原理和应用领域

  MRAM 为磁性随机存取存储器,架构是在晶体管中的存储单元就在后端互联,甚至不占用“硅”的面积,可以做到直接嵌入到逻辑的电路里,因此可以做的非常小,一个晶体管一个存储单元。

  再者, PCRAM 就是相变随机存取存储器,以及 ReRAM 是叫电阻随机存取存储器,比 MRAM 更有吸引力之处在于,这两种新式存储技术可以跟 NAND 一样,实现 3D 三维的架构。

  3D 架构的好处就是可以一直堆叠,每加一层时,存储器的密度就可以增加一倍,再者,成本也可以下降,这样的特性可以做到大容量、低成本,因此用在云计算、大数据中心是非常有吸引力的。

  可以说,新式存储器的应用范围很广,但若把其效益发挥至最大值,先锁定两大应用:物联网、云计算和大数据中心

  我们常常讲的物联网,就是所谓的边缘终端边缘设备

  现在的边缘设备架构,就是一个逻辑芯片加上一个 SRAM 芯片,其中,SRAM 的功能是计算,然后再加一个 3D NAND 芯片,用来存储算法/软件/代码。

  所谓“边缘”,就是因为没有连线,无法通电,这时候功耗的问题就很重要,因为功耗决定可以用多长的时间。

  这时,MRAM 就可以替代 SRAM 的功能。因为 SRAM 是不用的时候也在耗电,甚至还漏电,但有些边缘设备可能 99%  的时间都在待机,如果用 MRAM 部分取代 SRAM ,就可以改善很多的功耗问题。

  3D NAND 也一样,它实际上是高电压的器件,若是部分用 MRAM 部分取代 3D NAND 也可以达到降低功耗的目的。

  MRAM 有两大优点,第一是待机的时候不耗电第二是比闪存便宜很多,若论缺点,则是 MRAM 的速度还没有到 SRAM 等级。例如物联网大量使用的 MCU 等,MRAM 就非常适合使用。

  接着,来看云端和大数据中心。这块领域有三个挑战首先,是海量数据的涌入,再来是需要快速进行运算,第三个关键仍是回到功耗

  目前主流的架构是 DRAM 再加上 SSD 去存储数据,但要如何做到用新型的存储器来提高性能?

  方法一,是把 DRAM 部分取代掉,因为从功耗角度, DRAM 有功耗到问题。再者,PCRAM、ReRAM 可以做 3D 架构后,在成本上具备优势。

  方法二,是把 SSD 部分取代。SSD 的优势是便宜,受惠 3D NAND 堆叠技术成熟,现在 128 层堆叠都要量产, 3D NAND 成本越来越低,但弱点却是性能。

  如果用 PCRAM、ReRAM 取代部分 DRAM,一来同样可以实现 3D 架构,二来性能要比 SSD 好很多。

来源:Applied Materials 

  新式存储器如何工作

  磁性存储器是一个三层的结构,中间叫“隧道结”,是氧化镁,两边是两个磁性层,磁性层可以理解成两个磁铁,而这两个磁铁有南北极,如果南北极匹配的时候,电子就很容易通过去,电阻就是比较低的一个状态。

  再者,上下两边的磁性层可以通过电流把上边变成和下边反平行,就是不匹配。而当不匹配时,电子就很难通过去,那它就是一个高电阻的状态。

  所以,通过低电阻和高电阻,实现“0”和“1”的存储,实际上是一个基于电阻变化,通过磁性来实现高电阻、低电阻的原理的存储器技术。

  PCRAM、ReRAM 原理类似,是通过电流或电压来控制。 PCRAM 是以晶型来控制低电阻、高电阻。当全结晶时,就是一个低电阻的状态,当非晶型时,就是高电阻的状态,以此实现“0”和“1”。

  ReRAM 也类似,不导通的地方就是一个高电阻的,跟绝缘材料一样,而通电以后就可以实现导电通路,呈现一个低电阻的状态,所以跟 MRAM 类似,通过电阻高低来实现“0”和“1”。

  简而言之,要实现这种新式存储器,就是要通过材料工程来实现这些存储器的基础,仍是有一些挑战要克服。

来源:Applied Materials 

  设备技术突破,规模化时代终于来临  

  针对大规模生产新式存储器,设备大厂的材料工程突破是关键。应用材料针对 MRAM 设计的 Endura Clover MRAM PVD 系统,可以在真空条件下执行多个工艺步骤,实行整个 MRAM 的 10 种材料,然后 30 多层一层一层地堆积,它的核心就是 Clover PVD,一个腔室最多可实现 5 种材料,然后在原子级别、亚原子级别上去实现一个薄膜的沉积。

  之前提到 MRAM 中间有一个氧化镁层,应用材料表示,中间的氧化镁层非常关键,会影响整个 MRAM Device 性能,应用材料采用独特的技术来建立,使整个 MRAM 都实现低功耗、高耐用。

  在 MRAM 制造过程中,需要在一个平台上实现超过 10 种材料、超过 30 层薄膜的堆积、沉积是非常复杂的。相较之下, PCRAM 和 ReRAM 没有那么多层,但它还是有很多层的结构,包括电极、选择器、存储器,里面的材料非常独特。

  比如说 PCRAM,其材料结构是 GST ,包含锗 Ge 、锑 Sb、碲 Te,并不是常用的材料,挑战是如何沉积这些复合材料,控制其组分。

  针对 PCRAM 和 ReRAM 大规模量产,应用材料对应的设备为 Endura Impulse PVD 系统,可严格控制多组分材料成分,同时可以实现出色的薄膜厚度、均匀性、界面控制

  以大趋势观之,新式存储器的大规模量产会从嵌入式开始,比如台积电将 ReRAM 和 MRAM 嵌入至现有工艺,之后新式存储技术才会往独立存储器领域发展,因为其需要的密度会更高。

  迎接“数据爆炸”时代,芯片急需高计算性能,偏偏遇上摩尔定律放缓的时代,而类脑芯片、量子计算距离实现又太远,新式存储技术在磨刀多年后,遇上设备材料实现突破,正好可以赶上万物互连、海量数据计算的时代,上战场打仗。

  新式存储器大规模量产之际,正好遇上国内的 3D NAND 和 DRAM 两种传统存储器要加入国际竞争舞台一搏高下之时。虽然彼此应用领域、层面相异,但凑巧地,新旧技术同样走在历史转折的一页,互相见证全球科技产业铺成的轨迹。

责任编辑:张燕妮 来源: DeepTech深科技
相关推荐

2010-06-10 11:37:41

CSIP十年“中国芯”评选

2018-05-12 13:17:14

处理器,指令集,CPU

2011-11-02 10:24:45

超级计算机中国芯神威蓝光

2019-12-18 10:40:58

中国芯

2018-05-03 17:39:37

2018-04-20 09:08:10

AI芯片阿里巴巴

2019-02-12 08:23:32

2011-11-02 09:48:14

超级计算机中国芯HPC

2010-09-16 13:03:18

中国芯

2018-08-17 09:09:35

中国芯芯片半导体

2011-08-10 17:00:55

威盛科技

2009-06-18 09:16:05

龙芯MIPS处理器

2018-04-22 00:22:55

2018-07-20 09:01:39

2011-11-02 09:36:55

超级计算机中国芯神威蓝光

2011-10-31 09:59:07

超级计算机神威蓝光HPC

2021-07-12 12:04:14

芯片
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号