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新型存儲器市場崛起,本土企業聚焦“國產替代”

2023-02-23 來源:網絡整理
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關鍵詞: 物聯網 半導體 晶圓

在過去的幾年里,我們看到全球對研發和生產的大量投資,世界各國政府通過直接投資和企業激勵措施對這一領域給予了前所未有的關注。世界經濟顯然將半導體視為一個具有越來越重要戰略意義的領域。


盡管經濟逆風,但到 2023 年,我們將看到公共和私人來源對半導體研究和生產的持續投資。SEMI 報告稱,2020 年、2021 年和 2022 年總共有 57 座新晶圓廠開工建設。這些投資需要時間才能成熟為實際的晶圓廠產能,但我們已經開始看到一些最早的投資取得成果。對于為高級片上系統 (SoC) 提供技術的公司來說,所有這些投資都是一個機會,例如 EDA、設備和嵌入式技術,以及類似ReRAM 這樣的非易失性存儲器 (NVM) IP。

到 2023 年,我們還將看到電源管理 IC (PMIC)、音頻放大器 IC 和其他用于消費、汽車、工業、電信和醫療應用的高壓設計等領域的功能集成度加快。從歷史上看,與數字設計(如 130 納米和 180 納米)相比,此類模擬/混合信號設計采用更成熟的工藝幾何形狀制造,但不斷增加的功率和成本壓力意味著其中一些設計正在轉向更先進的節點,從而有可能進一步集成邏輯和內存。通過在 65nm-40nm 雙極-CMOS-DMOS (BCD) 工藝中將高壓器件與邏輯門和 NVM 集成到單個芯片上,設計人員可以降低功耗并提高性能。

用于汽車、電池供電的物聯網設備、智能卡等應用的微控制器中的系統集成也在加速。這些 MCU 必須支持日益復雜的編程,同時還要將成本和功耗保持在最低水平。通過在片上集成更多資源并消除外部存儲器組件,設計人員可以降低成本和功耗并提高系統速度和安全性。隨著這些設計向更小的工藝節點(最終為 28 納米和 22 納米)擴展,這些設備的 NVM 必須能夠與其他片上組件一起擴展,同時提供所需的性能、功率和成本。

然而,對于大多數應用而言,將閃存(傳統的 NVM)嵌入到 28nm 以下的 SoC 中在經濟上并不可行。即使采用 3D 堆疊、高級封裝和小芯片架構,嵌入式閃存也面臨著巨大的成本、功耗和安全挑戰。由于這些集成挑戰——以及閃存的其他挑戰——2023 年將有更多公司在高級節點上尋找 NVM 替代方案。

電阻 RAM (ReRAM)、相變存儲器 (PCM)、磁阻 RAM (MRAM) 和鐵電 RAM (FRAM) 等新興 NVM 提供了替代方案。與閃存相比,這些技術中的每一種都可以更輕松地擴展到高級幾何結構,但每一種技術也都有其優點和缺點。在考慮成本、復雜性、功耗、性能和其他參數時,ReRAM 為各種應用提供了最佳平衡。

對于沒有傳統閃存技術的新晶圓廠,向新 NVM 技術的過渡相當簡單,尤其是當 NVM 像 ReRAM 一樣集成在生產線后端 (BEOL) 時。因為它是在 BEOL 集成的,所以每個工藝節點可以采用一次 ReRAM,然后它將適用于所有節點的變體。相比之下,閃存集成在前端 (FEOL),因此它必須適應節點的每個變體。這種 FEOL 集成還意味著使用閃存的公司必須經常進行設計權衡,這可能會損害 FEOL 中集成的其他模擬組件,從而導致整體性能下降、尺寸增大和成本增加。在使用像 ReRAM 這樣的 BEOL NVM 進行設計時,這些權衡不是一個因素。

2023 年,我們將看到 ReRAM 技術開始進入主流。臺積電和英飛凌等公司已宣布將 ReRAM 推向汽車市場,其他晶圓廠也開始在其 IP 庫中采用 ReRAM。




突破傳統架構,RRAM(ReRAM)存算一體有望提升計算系統能效比

開發新計算系統源于幾點:數據指數增長、功耗增加,當前計算系統的性能限制也是原因之一。對此,業界提出“近內存”或存內計算(In-memory Computing),以解決數據中心的幾個問題,包括數據傳輸“存儲墻”(Memory barrier)、高功耗和時間成本。涉及深度學習網絡的數據中心需要巨大的計算能量,要求高可靠性、更出色容量、帶寬和性能的存儲器,從而衍生出關于新的非馮?諾依曼系統的新興存儲技術研究。

普遍認為,RRAM(也即 ReRAM,阻變式隨機存取存儲器)、PCM(相變隨機存取存儲器)和 MRAM(磁隨機存取存儲器)等新型存儲器是下一代存儲技術路線,這些也是“存內計算”的基礎技術,從技術特征來看,這些技術有哪些獨特性?

資深電子器件專家 Ray 表示,上述的下一代非易失性存儲器首先是作為存儲級內存被提出的,在存儲層級中介于內存和硬盤之間,因此,存儲的性能指標對這些下一代非易失性存儲器仍然適用,如面積、功耗、讀寫速度、集成性、成本等。此外,下一代非易失性存儲器也非常適用于存內計算,而存內計算又對這些存儲器提出了新的要求,如開關比、多阻態、魯棒性等。RRAM、PCM 和 MRAM 等是目前研究較多的下一代非易失性存儲器,它們各有優勢和不足。

MRAM 中的磁性材料磁化方向變化的時候,從磁性材料兩端電極上讀取得到的隧穿電流會發生變化,從而得到不同電阻,其編寫速度快、重復編寫周期長,但其材料制備較復雜、開關比較低、易受擾動。

PCM 是利用相變材料在焦耳熱作用下,在結晶態和非晶態之間轉換,從而呈現出不同阻態,其已經在英特爾等公司的產品中使用,大規模集成性較好,但其寫入速度較慢、寫入能耗較大。

RRAM 主要依靠絕緣層在電場作用下,通過離子的遷移形成導電細絲,再通過控制導電細絲的通斷控制阻態,綜合來看在各個指標上均具有比較優異的性質,其結構簡單、存儲密度高且支持片上3D 集成、開關比可達1000以上、讀寫速度和功耗適中,且其可通過控制導電細絲的形態形成多阻態,從而模仿生物大腦中神經突觸功能,適合存內計算和類腦計算。

目前 RRAM 作為新興存儲器,其規模化制備的良率、成本、外圍控制電路等還需進一步優化,同時,我們也很欣喜地看到國內和國際的多家制造廠商已經布局 RRAM 的制備,并且已完成晶圓級 RRAM 芯片的流片。

在 RRAM 商業化之前,還需要解決哪些難題?Ray 說道,同其他研究一樣,RRAM 的科研主要解決科學問題,在進行商業化的時候還有很多工程問題需要解決,包括大規模制造、架構和軟件的配合、應用場景等,但目前來看,其很多科學問題已經經過了大量的研究,取得了很多突破,這些技術問題相信隨著時間的推移也將逐步解決。

物聯網和網絡邊緣的人工智能(AI)和機器學習(ML)快速增長,這些應用端的計算系統的能效比的問題日益突出,而 RRAM 作為一種較佳的解決方案,成為研究的焦點。

Ray 進一步說道,目前的計算架構采用馮諾伊曼架構,其存儲與計算單元分離,因此,在 AI 等計算應用中,大量數據需要不斷在片下的內存和片上的計算單元之間搬運,然而由于內存帶寬不足帶來的“存儲墻”問題,導致計算延時和能耗較高,難以滿足 AI 模型的算力和功耗需求。存算一體技術將存儲單元與計算單元融合,在存儲器內利用物理定律進行計算,避免了“存儲墻”問題,極大地降低了數據搬運的能耗和延時,并提升了計算的能效比。基于 RRAM 的存算一體目前是國內外的研究熱點和前沿,其主要實現方式分為兩種,即模擬式存算一體和數字式存算一體。

模擬式存算一體利用了 RRAM 的模擬式阻態特性,通過電導存儲多比特數據。以神經網絡中應用較廣泛的矩陣乘積運算為例,其電導值存儲神經網絡的權值,輸入為電壓值,利用歐姆定律完成乘法,得到電流值,然后陣列中同一條數據線上的電流根據基爾霍夫電流定律相加,從而完成乘加運算。模擬式存算一體可以達到較高的存儲密度,但其對環境噪聲和溫度較敏感,運算精度較低,主要適合低精度、小算力的應用場景。

而數字式存算一體中,其每個 RRAM 只存儲一比特數據,經過乘法運算得到電流后再經過數字電路進行后續加法等運算,此種方法雖然存儲密度低于模擬式存算一體,但其優勢是在保證計算能效比的前提下,支持高精度、大算力的運算,提高計算的魯棒性,從而極大地拓展了存算一體的應用場景。

相比于 CMOS 器件,目前 RRAM 的局限性主要體現在編寫周期有限上,因此目前 RRAM 主要適用于 AI 推理等操作,而相信隨著工藝的演進,得到更高編寫周期的 RRAM 也是非常有希望的。另一個局限性是 RRAM 阻值的波動性,而此問題在數字化存算一體中可以得到很好的解決。

在即將召開的ISSCC 2023上,存算一體相關的論文至少有21篇,占了整個ISSCC錄用論文的10%。而從技術路徑來分類,純模擬的存算一體在session 7 (SRAM存算一體Macro)中只有2篇,其余均是數字。數字化技術將成為“存算一體”的大趨勢。




新興領域存儲需求旺盛

存儲器是半導體的重要分類,前者占據了后者約1/3的市場份額。據WSTS預測,到2022年,全球半導體存儲器市場份額將達到1554.58億美元,占全球半導體市場規模比例為25.34%。另據IDC預測,全球數據存儲需求總量將從2019年的41ZB增長至2025年的175ZB,期間的增幅將超過4倍。

存儲器在3C(計算機、通訊、消費電子產品)產品中應用最多,可細分為五個市場。

?第一,5G基站。5G可歸類在通訊領域,它的工作環境惡劣,且需全天候工作。比如,5G基站的BBU(基帶處理單元)和AAU(有源天線單元))上,都有導入高性能、高可靠性SLC NAND Flash。

?第二,汽車電子。汽車的儀表盤、ADAS、充電樁、V2X等系統或部件,都需要小容量的存儲器件來存儲數據,目前一些存儲供應商的NOR Flash和NAND Flash已經應用到車規市場。

?第三,物聯網。近幾年來,物聯網對小容量存儲器需求大,除了物聯網MCU之外,隨著穿戴市場的興起,藍牙耳機、智能手環/手表均有存儲數據的需求,推動了NOR Flash和NAND Flash的發展。

?第四,大數據中心。大數據中心會使用大容量的存儲器來存儲海量的數據。

?第五,人工智能。人工智能一般也會使用大容量存儲器,該技術對先進存儲器的發展有推進作用。

再觀察國內存儲器供應商信息。對比國外存儲器供應商,比如三星、SK海力士、美光等大廠,它們都采用IDM模式,這與它們的公司演進有關,可能部分封測環節可選擇代工,但主要的生產制造掌握在自己手里。由于國內存儲行業的發展時間較短,有許多存儲企業還處于Fabless階段,包括了兆易創新、東芯半導體等。



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