新计算时代的记忆趋势

半导体行业正处于由大数据,人工智能(AI)和物联网(物联网)驱动的转型化计算时代的边缘。然而,实现新AI和IOT应用所需的计算性能和效率的改进代表了行业面临的一些最大的技术挑战。

最关键的要求是在新的记忆技术上提供。这是蒙特利最近举行的第11届国际记忆研讨会(IMW)讨论的主导焦点,领导专家审查了流程和设计技术,应用和市场需求的最新进展。

在联合CEA-Leti和Applied Mate188金宝搏备用网址rials Workshop,PCM / MRAM:预期/如何管理人工智能,内存计算和物联网,卓越的公司代表报告了当前的挑战,研发进度和新的解决方案。从演示中出现了几个主题;他们中间的主要是需要更有效的计算,因为电流消耗的轨迹不是可持续的。此外,非常不同的应用和市场段正在推动各种内存要求,技术和策略。并且,经过多年的开发和学习,过程技术已准备好支持在商业应用中使用新的内存类型。

今天的行业路线图的基本驱动程序是数据的爆炸。到2022年,需要处理,存储和传输超过10个数据 - 大约90%的IT机器。这种巨大的数据反映了更智能的边缘应用的增殖,如智能扬声器,可穿戴设备,工业传感器和智能车辆。我们看到了一个建设的数据中心来跟上。如果未选中,所有这些处理和数据传输的能量胃口可以消耗相当于整个国家的能源供应。

根据其中一个扬声器,使用内存消耗的90%的能量来传输数据。移动记忆更靠近计算可以缓解这一点。正在进行多种策略,以提高内存的功率和性能效率,包括用于边缘和存储应用的内存,芯片(SOC)芯片(SoC)封装方案的新系统,使用TSV的3D包装,以及内存计算能量减少8倍的能量。

没有单一的新内存类型可以处理新出现的数据生成应用程序的所有不同要求。从新兴的回忆范围,MRAM,PCRAM和勒克兰正在途中实现市场采用的成熟程度。每种技术都有针对各种应用程序的属性-MRAM为边缘和IOT,云的PCRAM - 但所有都会提高性能和能耗。

我的同事突出了制造出新的记忆所取得的进展,专注于使其中一些技术,特别是MRAM和PCRAM能够进入产量生产。

对于MRAM,主要挑战是存储器堆叠的沉积,通常用PVD技术完成。需要原子级精度和控制需要在30多层内存在10多种不同的材料中,其中一些可以是厚的几个埃。需要无损坏的蚀刻和封装来维持临界,非常薄的磁隧道连接的完整性。

像MRAM一样,PCRAM通过新材料启用,需要PVD和蚀刻技术的创新。基于组成的(由三种不同的元素组成组合),PCRAM材料往往是非常复杂的,并且厚度均匀性是必不可少的。处理旋钮允许组成调谐和最小损坏对于材料如何改变阶段非常重要。过程技术允许调整组合物,以进行高保留,温度,高速或高耐久性 - 取决于应用。

材料堆栈的形成确定了存储器的性能。通过使用如此多的复杂材料,暴露于大气可能会导致污染和损坏。这需要超高真空解决方案,其与计量组成了各种过程技术,以确保用于高批量制造材料的材料的原始完整性和控制材料。

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