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Crossbar ReRAM存储技术 人工智能芯片延续摩尔定律的秘密

2018-02-11
作者:王洁
来源:电子技术应用

2017年初,中国本土半导体制造龙头企业中芯国际(SMIC)正式出样采用40nm工艺的ReRAM(非易失性阻变式存储器)芯片,ReRAM存储技术的发明公司Crossbar如横空出世般出现在人们的视野中。事实上,在2016年3月 Crossbar进军中国市场时,就宣布了与SMIC在40nm工艺的合作,一年后的正式出样也足以向业界宣告ReRAM真的来了。

存储器的市场到底有多重要?纵观整个科技行业,存储未来成长空间依然很大,5G时代、物联网、人工智能,这些科技产品的发展都离不开存储。独立存储器占了950亿美元的市场,与逻辑电阻集成在一起、需要嵌入式存储器的逻辑电路则有着1350亿的市场规模。而中国市场,存储器的规模有200亿,成为各大存储厂家争相抢占的一个市场。

近期,《电子技术应用》记者采访了Crossbar战略营销和业务发展副总裁Sylvain Dubois,针对其ReRAM技术的最新发展动向进行了一些了解和讨论。


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Crossbar战略营销和业务发展副总裁Sylvain Dubois

Sylvain Dubois指出,Crossbar的存储器技术不仅会进入950亿美元的独立存储器的市场,也会进入到拥有1350亿美元市场规模的逻辑电路里面。中国市场是Crossbar非常重要的市场。

Crossbar公司成立于2010年,总部位于美国加州圣克拉拉,是ReRAM技术的业界领导者,申请专利310项,160项已获批。Sylvain Dubois指出,ReRAM技术能够很好地填补DRAM与闪存SSD之间的延迟差距:“我们的战略是从填补这个差距来进入。我们拥有一个非常独特的技术就是金属导电细丝的可变电阻,就是阻性存储器技术。”

有向7nm等先进工艺节点演进的潜力

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ReRAM三层架构

ReRAM是基于简单的上电极、阻性转换介质和下电极组成的三层架构。而阻性转换介质的工作机理是,当电压作用于两个电极之间时,会形成导电细丝。基于不同的转换材料和存储单元的组织形式,有不同的方法实现ReRAM。转换材料的不同,器件性能会有重大差异。

Crossbar的ReRAM技术使用了基于硅的转换材料作为形成金属导电细丝的宿主。当电压作用于两个电极之间时,就会形成纳米级导电细丝。因为阻变式转换的机理是基于电场的,Crossbar的ReRAM存储单元非常稳定,温度变化范围可以在-40C~125°C之间,100万次以上写次数,以及在85°C温度下数据可以保存10年。

Sylvain Dubois指出:“我们的导电细丝非常小,直径在5nm以下。在工艺节点的演进上,目前我们在40nm量产,因为它的技术的独特性,它可以一直微缩到7nm。ReRAM不像闪存,它可以一直向先进的工艺节点演进。而且可以垂直地进行3D的堆叠,从而为在单个芯片上实现TB级的存储能力铺平了道路。”

比Flash闪存提升100倍读性能和1000倍的写性能   

Crossbar的ReRAM技术是基于一种简单的器件结构,使用与CMOS工艺兼容的材料和标准的CMOS工艺流程。它可以很容易地在现有的CMOS晶圆厂中被集成和制造。由于Crossbar ReRAM阵列是在低温的后段工艺制程中进行集成,多层Crossbar ReRAM阵列可以在CMOS逻辑晶圆上部进行集成,从而构建3D ReRAM存储芯片。

Sylvain Dubois解释到:“因为与CMOS的逻辑电路完全兼容,所以它的一个大优势就是可以集成到CMOS GPU里,可以在CMOS逻辑的代工厂生产,也可以在存储器的代工厂生产,可以作为一个单独的存储器取代目前流行的NAND Flash,在SSD里会有大量的NAND Flash去实现SSD的功能。”

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ReRAM集成在CMOS逻辑晶圆上

与传统的Flash闪存相比,Crossbar ReRAM提供更快的、bit级翻转、无须擦除的操作。它提供比闪存低100倍的读延迟、快1000倍写性能,更小的页面架构从而减小读写延迟、降低能耗、提升存储器解决方案的寿命。

人工智能芯片的新选择:低成本、低能耗、高安全性

现在非常流行的人工智能技术,通过深度学习和深度神经网络的架构,去提取不同的特征,通过矩阵的形式来实现特征的识别,如:人脸识别、语音识别、模式识别等方面。

以卷积神经网络为例,卷积的运算占到90%~99%,需要不同的滤波器对输入图象的数据进行计算匹配,匹配就输出1,不匹配的部分输出0,这样就可以判断图象的模式。在整个神经网络里有大量的模型存在,去匹配不同的模式。

目前用于人工智能的芯片的实现需要非常昂贵的片上SRAM,可以做在CMOS的电路里,但是很贵。采用少量的SRAM再加上外部的芯片上容量比较大的DRAM,在使用外部DRAM和片上SRAM的架构会有很多memory的访问操作,延迟会很大,同时会消耗很多能量。Sylvain Dubois认为,Crossbar的技术可以对人工智能的芯片带来革命性的影响。

“如果用嵌入式的ReRAM来实现,可以不需要外部的DRAM来存储大量的模型数据,内部的SRAM也可以减到最小。因为整个模型参数都会放在ReRAM里,ReRAM的数据直接参与计算, ReRAM在片上,和处理器非常近,能耗会很低,性能会很好。” Sylvain Dubois 介绍到,“还带来一个额外的好处就是安全性非常好,因为这个模型实际上是在片上的,不像模型放在DRAM或者外部的闪存上容易被窃取。”

ReRAM技术应用领域覆盖了消费电子、企业存储、物联网、安全支付等电子行业的方方面面,在多个目标领域都非常有优势,AI则是Sylvain Dubois认为优势显著的领域:“AI综合了IoT、安全、计算各个方面。目前还没有其他技术可以是现在AI芯片里集成存储器的解决方案。Crossbar在AI领域会有非常明显的优势。”

类ARM式IP授权

Crossbar公司采用IP授权的模式,比较接近于ARM的模式。Sylvain Dubois 介绍到:“Crossbar为不同的客户提供不同的服务,对于设计能力强的公司需要授权是给予授权;对于在技术方面需要更多支持的公司,也可以在很大程度上帮助客户设计产品。虽然是IP授权,但是我们可以针对不同的公司提供定制化的服务。”

后记:尽管除了ReRAM之外,3D XPoint 和 STT-MRAM等新的内存技术发展势头都不错,但MRAM已经发展了20多年,面临很多挑战性,ReRAM发展至今才7年,在SMIC已经进入到量产的阶段,进展相对而言是比较快的,在AI迅速发展需求的推动下,ReRAM有望利用自身优势在市场上首先分得一杯羹。

    

   


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