多年來，各大廠商多年來孜孜不倦地追求閃存更高層數和內存更先進制程?，F代社會已經進入大數據、物聯網時代——一方面，數據呈爆炸式增長，芯片就必須需要具備巨大的計算能力?；另一方面，依據傳統摩爾定律微縮的半導體技術所面臨的挑戰越來越大、需要的成本越來越高、實現的性能提高也趨于放緩。

應用材料公司金屬沉積產品事業部全球產品經理周春明博士說：“DRAM、SRAM、NAND這些傳統的存儲器，已經有幾十年歷史了，它們還在一直在向前發展，不斷更新換代，尺寸越來越小，成本越來越低，性能越來越強?！钡且呀涢_始出現無法超越的“墻”，新型存儲應運而生。

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什么“墻”？

全新的存儲器MRAM，ReRAM，PCRAM，相對于傳統存儲器來說，具有很多方面獨特的優勢，能夠在計算系統層級實現更優的計算性能、功耗和成本。

為滿足對海量信息的高速處理需求,同時兼顧系統功耗和成本,當前信息系統中所使用的存儲器已經發展出了一套由不同特性存儲器組成的多級存儲架構。一般而言,這一存儲架構由靠近計算端的內核存儲器、承上啟下的主存儲器,以及靠近數據端的外部存儲器組成。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。?

來源：信息通信技術與政策

隨著人工智能（AI）、物聯網（IoT）、5G通信等技術和應用的迅速發展，數據的產生已經呈指數級增長。以前我們主要是受計算能力限制，就是受處理器限制，而過去幾十年摩爾定律推動了處理器性能的極大提升，現在的計算能力更多的受限于數據在處理器和存儲器之間的讀取和傳輸。由于數據的海量增長，現有的計算架構已經無法滿足進一步發展的需要，于是我們更多的關注存儲器的發展。傳統存儲器已經限制了計算能力的提高，面臨多重困難和挑戰。

以MRAM、ReRAM和PCRAM為代表的新型存儲器，能夠帶來獨特的優勢。

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不神秘的新型存儲

為什么新型存儲器很重要？因為跟傳統的存儲器相比，它們有很多獨特的功能和優勢。用新型的存儲器跟現在傳統的存儲器結合，就可以實現更好的“近存儲器計算”。同時，這些新型存儲器又可為將來的發展，也就是“存儲器內計算”（In-MemoryCompute）打下基礎。“存儲器內計算”就是把存儲跟處理整合到一起，存儲就是計算、計算就是存儲，這樣兩者之間就沒有數據傳輸，沒有數據傳輸就沒有延時、沒有功耗。所以，“存儲器內計算”可以在性能和功耗上達到顯著提升。預計未來兩年到五年，“存儲器內計算”會逐步的發展和應用。而最先進的可能是一些新型的類腦計算，叫“高性能計算”，這項技術可能需要更長的時間才能實現。

機遇

來源：中國計算機學會通訊

MRAM是磁性隨機存取存儲器，采用硬盤驅動器中常見的精密磁性材料，具有快速存取和非易失性能。它的架構非常簡單，它的存儲單元直接嵌入到邏輯的電路里面，不額外占用“硅”的面積，因此可以做得非常小，一個晶體管即可控制一個存儲單元。同時，因為MRAM在待機時不耗電，因此，用MRAM替代SRAM和閃存，就可以實現低功耗、高性能，這對于物聯網中的邊緣終端非常重要。將MRAM集成到物聯網芯片的后端互連層中，相比于現有利用SRAM和eFlash架構，能夠實現更小的裸片尺寸和更低的成本。

PCRAM是相變隨機存取存儲器，采用的是DVD光盤中常見的相變材料，通過將材料狀態從非晶態更改為晶態對數據位進行編程。

ReRAM是電阻隨機存取存儲器，采用的工作原理類似保險絲的新材料制成，能夠在數十億個存儲單元中選擇性地形成細絲來表示數據。ReRAM和PCRAM還有望實現和編輯多個電阻率中間形態，以便在每單個存儲器單元中存儲多位數據。ReRAM和PCRAM這兩類存儲器可以跟MRAM一樣，做嵌入式應用。但是，更有吸引力的地方在于，ReRAM和PCRAM與NAND存儲器類似，可以實現3D結構排列，存儲器制造商可以在更新換代過程中逐步增加層數，從而穩定地增大容量、降低存儲成本。ReRAM和PCRAM的成本可以明顯低于DRAM。

而且它們還能夠提供比NAND和硬盤驅動器更快的讀取性能。這使得ReRAM和PCRAM在云計算、大數據中心方面非常有吸引力。ReRAM還是未來存儲器內計算架構的首選產品，在這一架構中，計算元件將集成到存儲器陣列中，協助克服與AI計算相關的數據傳輸瓶頸。隨著當今的數據產生呈指數級增長，對于云數據中心連接服務器和存儲系統的數據路徑，其速度和功耗也需要實現跨數量級的改進。

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產業發展現狀

近期，ChatGPT爆火，它也正在榨干算力。英飛凌宣布其下一代 AURIX 微控制器 ( MCU ) 將采用新型非易失性存儲器 ( NVM ) RRAM ( ReRAM ) ；億鑄科技專注于研發基于RRAM的全數字存算一體大算力AI芯片。ChatGPT，需要存算一體的“解救”，也需要該架構下，更物美價廉（微縮性好、單位面積小、成本低）的新型存儲器RRAM的大力支持。億鑄科技今年將誕生首顆基于RRAM的存算一體AI大算力芯片。屆時，或許“ChatGPT們”以及其下游的應用能夠基于該芯片，更輕松地吸取算力，更快實現“智力”升維。我們來看看三種新型存儲落地如何。

PCM目前產業化進展最快,主要用于獨立式存儲領域。英特爾和美光聯合研發的3DXpoint存儲器是目前唯一大規模商用的PCM產品。英特爾為推廣這一產品將其加入了相應CPU的支持,同時還提供了配套的各類驅動程序,使得其數據訪問速度得到顯著提升,目前已應用于百度信息流服務數據中心。技術方面,英特爾與美光優勢顯著,IBM與三星也有一定技術積累。英特爾與美光聯合研發了PCM相關技術,并于2015年率先量產了具有商業化價值的128Gb 3DXpoint芯片,這也是目前唯一商用的PCM產品。

IBM從2006年開始研發PCM,技術路線與英特爾、美光不同,擁有完整的專利布局。

三星目前僅實現了小容量PCM樣片,技術路線與英特爾、美光相同,處于跟隨狀態。

MRAM 技術及產業發展現狀

MRAM已經進入產業化階段,主要用于嵌入式存儲。

三星的嵌入式MRAM已經大規模應用于華為GT2智能手表的衛星定位模塊中,能夠有效地降低功耗,延長待機時間。

MRAM也有少量獨立式存儲應用,主要利用其抗輻射性能,用于航空航天等特殊市場,如空客A350飛機使用MRAM作為機上存儲器。

技術方面,目前主流的MRAM技術主要以美國Everspin公司推出的STT-MRAM（垂直混合自旋扭矩轉換磁性隨機存儲器）為代表。Everspin是一家設計、制造和商業銷售離散和嵌入式磁阻RAM（MRAM）和自旋傳遞扭矩MRAM（STT-MRAM）的企業。

2019年，Everspin與晶圓代工廠格芯合作，試生產28nm 1Gb STT-MRAM產品；2020年3月，雙方宣布已將聯合開發的自旋轉矩（STT-MRAM）器件的制造，擴展至12 nm FinFET平臺，通過縮小制程有助于雙方進一步拉低1Gb芯片成本。Everspin在數據中心、云存儲、能源、工業、汽車和運輸市場中部署了超過1.2億個MRAM和STT-MRAM產品。

三星和臺積電已經開始將MRAM應用于嵌入式存儲中,如三星在2019年為索尼代工的衛星定位模塊中使用MRAM技術,已隨華為GT2手表出貨超過100萬套。臺積電在2020年集成電路設計領域最高級別的國際會議ISSCC上發布了32Mb嵌入式STT-MRAM。此外,專利方面,日本東芝位列全球MRAM專利第一,專利總數幾乎是第二名三星的兩倍,高通、索尼、IBM等企業也擁有大量MRAM專利。

產業方面,獨立式MRAM市場較小,三星、臺積電等企業將大力推動嵌入式市場。

RRAM 目前尚無大規模商用。

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