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(zhǎng)，所有資料都必須在從邊緣到云端的多個(gè)層級(jí)上進(jìn)行收集、處理和傳輸、存儲(chǔ)和分析。但另一方面，摩爾定律卻面臨擴(kuò)張速度的急速放緩，無(wú)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(jìng)相開發(fā)新的硬件平臺(tái)、架構(gòu)與設(shè)計(jì)，以提升計(jì)算效率，而以MRAM(磁性隨機(jī)存儲(chǔ)器)、PCRAM(相變隨機(jī)存儲(chǔ)器)和ReRAM為代表的新型存儲(chǔ)器技術(shù)，便是芯片與系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員都致力研究的關(guān)鍵領(lǐng)域之一。這些新型存儲(chǔ)器既能夠提供更多工具來(lái)增強(qiáng)近存儲(chǔ)器計(jì)算(Near Memory Compute)，也是下一階段存儲(chǔ)器內(nèi)計(jì)算(In-Memory Compute)的建構(gòu)模組。
 
   無(wú)論是作為獨(dú)立芯片還是被嵌入于ASIC、微控制器(MCU)和運(yùn)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(shù)更具競(jìng)爭(zhēng)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(dá)90%的功耗；如果采用單一晶體管MRAM取代六個(gè)晶體管SRAM，則可實(shí)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(shì)將使MRAM成為邊緣側(cè)設(shè)備的有力競(jìng)爭(zhēng)者。而相較于傳統(tǒng)的NAND閃存，PCRAM或ReRAM存儲(chǔ)級(jí)存儲(chǔ)器更可提供超過10倍以上的存取速度，更適合在云端對(duì)資料進(jìn)行存儲(chǔ)。
 
   但這些新興存儲(chǔ)器也存在一些關(guān)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(lái)克服；如果從陣列架構(gòu)方面來(lái)看，交叉陣列結(jié)構(gòu)中又存在由漏電引起的串?dāng)_問題。從目前的研究進(jìn)展來(lái)看，相變材料異質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、自旋軌道矩(SOT)等前沿技術(shù)，有望能夠較好的解決上述挑戰(zhàn)。


本文關(guān)鍵詞：MRAM,SRAM

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