物聯(lián)網(wǎng)、人工智能的發(fā)展讓信息量呈現(xiàn)爆炸式增長，所有資料都必須在從邊緣到云端的多個層級上進行收集、處理和傳輸、存儲和分析。但另一方面，摩爾定律卻面臨擴張速度的急速放緩，無法再提供功率、性能和面積成本(PPAC)的同步提升。
 
   在這樣的大背景下，各種規(guī)模的企業(yè)開始競相開發(fā)新的硬件平臺、架構(gòu)與設計，以提升計算效率，而以MRAM(磁性隨機存儲器)、PCRAM(相變隨機存儲器)和ReRAM為代表的新型存儲器技術，便是芯片與系統(tǒng)設計人員都致力研究的關鍵領域之一。這些新型存儲器既能夠提供更多工具來增強近存儲器計算(Near Memory Compute)，也是下一階段存儲器內(nèi)計算(In-Memory Compute)的建構(gòu)模組。
 
   無論是作為獨立芯片還是被嵌入于ASIC、微控制器(MCU)和運算處理器中，它們都有可能變得比現(xiàn)有的主流內(nèi)存技術更具競爭力。如果以嵌入式MRAM取代微控制器中的eFlash和SRAM，可節(jié)省高達90%的功耗；如果采用單一晶體管MRAM取代六個晶體管SRAM，則可實現(xiàn)更高的位元密度和更小的芯片尺寸，這些功率與面積成本優(yōu)勢將使MRAM成為邊緣側(cè)設備的有力競爭者。而相較于傳統(tǒng)的NAND閃存，PCRAM或ReRAM存儲級存儲器更可提供超過10倍以上的存取速度，更適合在云端對資料進行存儲。
 
   但這些新興存儲器也存在一些關鍵共性問題，例如在單元層面，就存在熱穩(wěn)定性、寫電流與疲勞特性之間的矛盾，需要通過材料的選擇、集成工藝、電路的綜合優(yōu)化來克服；如果從陣列架構(gòu)方面來看，交叉陣列結(jié)構(gòu)中又存在由漏電引起的串擾問題。從目前的研究進展來看，相變材料異質(zhì)結(jié)構(gòu)設計、自旋軌道矩(SOT)等前沿技術，有望能夠較好的解決上述挑戰(zhàn)。


本文關鍵詞：MRAM,SRAM

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