January 30, 2020对于物联网和汽车应用，嵌入式MRAM有望提供经济高效的低功耗解决方案 作者：David Lammers 国际电子器件大会(IEDM)是非常重要的行业盛会，原因之一在于，它能让我们了解半导体产业如何在技术选择方面趋向一致，这些技术可能是氧化铪栅极氧化层或浸没式光刻，也可能是本文所讨论的磁性随机存取存储器(MRAM)。 去年12月在旧金山举行的2019 IEDM大会上，各家大型晶圆厂以及英特尔都演示了可嵌入在CMOS逻辑器件中的MRAM技术。可以说，在可靠性和制造经验方面，格芯相对于其他公司具备一定的优势，但显然其他公司也在积极布局MRAM技术。 MRAM的时代已经到来，这在很大程度上是因为嵌入式NOR闪存(eFlash)在28nm甚至更小的节点上进行制造所需的掩膜过多（十几个甚至更多）。嵌入式NOR闪存还需要高电压能力来写入数据，而且写入时间非常长。虽然MRAM也面临着一些挑战，但与eFlash相比，它的速度更快，功耗更低。 显著节省能耗 位于加利福尼亚州洛思加图斯的Objective Analysis公司的资深存储器分析师Jim Handy表示：“如果您的应用要向NOR闪存写入大量数据，那么您将会更青睐MRAM。闪存的能耗非常高，因为它写入数据的时间太长，还需要高电压。如果迁移到MRAM，将会显著节省能耗。MRAM的写入能耗降低了几个数量级，而读取能耗大致保持不变。” Handy指出，开发微控制器的公司可以选择：在SRAM上进行加载作为工作存储器，将代码存储在外部（分立式）NOR闪存上。或者，他们可以跳过这一步，直接迁移到嵌入式MRAM (eMRAM)。他表示，由于SRAM需要六个晶体管来存储一个位，MRAM通常可将密度提高一倍甚至更多。 另外，在SRAM需要电池备份的系统中，由于嵌入式静态RAM (SRAM)的成本包括了芯片和电池，与其相比，非易失性MRAM通常要经济高效得多。 在2019 IEDM大会上，有一整场专题讨论围绕eMRAM的话题展开。在展示格芯最新的eMRAM可靠性数据之后，常驻新加坡的格芯嵌入式MRAM技术主管Vinayak Bharat Naik表示，他非常欢迎四家公司同时推出eMRAM，这几家公司依次为格芯、英特尔、三星和台积电。 Naik表示：“对于客户而言，如果他们希望从已经使用了很长时间的传统技术迁移到一种新技术，这个过程不能太突然。一旦最终客户开始采用MRAM，他们将对使用MRAM取代传统存储器越来越有信心。” eMRAM的可靠性和可制造性 过去一年，有多家客户请求格芯分享更多数据，以此展示格芯公司的eMRAM技术能够满足生产的所有可靠性测试要求，还能耐受可能干扰存储数据的强外部磁场。 格芯在2019 IEDM大会上的演示重点解答这些问题，收到了积极的反响。 Naik的IEDM论文展示了eMRAM在格芯的22nm FD-SOI嵌入式平台上的可制造性，使用先进的磁隧道结(MTJ)堆叠/蚀刻/集成工艺，在工业级工作温度范围内（-40至125摄氏度）实现功能完全、单体密度为40Mb的模块。该论文还展示eMRAM能够满足回流焊要求，并且提供稳定的产品可靠性，在封装级别上的失效率低于一百万分之一(ppm)。 抗磁性研究表明，在25摄氏度的温度下，单体密度为40Mb的eMRAM模块能够在待机模式下耐受1,600奥斯特的极高磁场，在暴露20分钟的情况下，失效率低于1 ppm。在125摄氏度的温度下，当磁场强度为700奥斯特时，失效率仍然低于1 ppm。活动模式抗磁性 — 存在500奥斯特磁场的情况下，芯片仍然能够工作。它保持良好的耐久性，在长达一百万个周期内的失效率低于1 ppm，在一百万个周期之后，电阻分布不会退化，在高温下工作500小时期间，电阻分布也不会退化。所有结果都在关闭模式下进行了纠错(ECC)。 Naik说：“磁场可能无处不在。比如，在家里，您手机的充电器可能产生一定强度的磁场。我们必须确保在待机和活动模式下均具备良好的抗磁性，这样芯片才能够正常工作。” 2018年，在一些重要技术会议上（包括IEDM和有关VLSI技术的研讨会），格芯展示了其eMRAM能够耐受芯片封装中使用的回流焊步骤，这使得他们能够在封装回流焊步骤之前对微控制器(MCU)进行编程。260摄氏度下五次回流焊五分钟的JEDEC标准经过了封装级测试的验证。 提高可靠性 在2019 IEDM大会上，格芯展示了来自所有标准可靠性测试和抗磁性测试的eMRAM封装级可靠性数据，从而证明我们在eMRAM技术领域具备竞争力。 Naik表示：“在这次IEDM大会上，我们展示了我们的技术可以随时用于生产，适合各种工业级应用，包括可穿戴设备、物联网(IoT)及其他诸多应用。格芯在40nm和28nm MRAM产品方面具有丰富的生产经验，这种经验一直延伸到eMRAM市场。” 格芯工程师在不断优化磁隧道结(MTJ)单元，包括沉积和蚀刻。Naik表示：“过去一年中，我们在MTJ堆叠和蚀刻以及集成工艺方面都有所改进，以提升持久性，实现更高的开关效率。我们将产品良率提升到90%以上的水平。” 节省能耗 Tom Coughlin是一位存储器和存储技术咨询师，担任年度闪存峰会的主席长达10年，他表示eMRAM“为边缘或端点的嵌入式产品带来了诸多可能性，特别是那些对功耗敏感的产品。” Coughlin认为，eMRAM等新兴技术的市场必将迎来一次腾飞。他说：“持久性网络的发展空间巨大，包括工厂4.0，它将智能设备与人工智能相结合，打造更高效的工厂。此外，农业也可能是一个庞大的市场，更多的农场主在农田中放置高效的无线智能传感器。对于医疗保健应用，则需要更高效地使用电能。很多市场都将推动这种需求。另外，还有一些我们尚未想到的用途，包括很多消费型应用，快速高能效存储器的新用途才刚刚起步，我们迄今还没有认识到它们的潜能。” Naik表示，格芯正在稳步推进eMRAM的应用，首先专注于物联网和工业用途，然后是汽车级eMRAM — 在此类应用中，温度挑战更加严峻，自动驾驶的数据需求离不开高密度的片上存储器 — 然后才是使用MRAM作为四级缓存，取代处理器上的部分SRAM。 还有另一个非常庞大的市场，即计算存储一体化(PIM)，我们在2019 IEDM大会上经常对这项技术展开讨论。PIM在人工智能(AI)计算中使用某种形式的新兴存储器。MRAM或其他存储器类型，例如阻性RAM或相变RAM，可以充当边缘设备中的本地处理元件。Naik表示：“考虑到MRAM具备诸多优良性能，例如快速写入、高耐久性、高密度和低功耗，MRAM相比于其他NVM拥有独特优势，在面向人工智能应用的PIM计算方面潜力巨大。” 计算存储一体化 Coughlin认同PIM技术具备的潜力。他说：“计算存储一体化可以在任何应用中发挥更大作用，而将人工智能应用放在其他位置运行。我们可以在其他地方进行数据训练，而将一些学习功能放在设备上。至少，计算存储一体化可以在本地运行模型，而不是在数据中心运行。” MRAM还可在数据中心扮演更重要的角色。Coughlin表示：“如果系统没有运行任何负载，MRAM可以保持空闲状态，当需要数据时，它可以立即投入运行。这让我们能够摆脱对易失性存储器的依赖，而更好地利用非易失性存储器。MRAM目前在很大程度上是受到了网络边缘的能耗敏感型应用的驱动，但它也可在数据中心使用。” 总部位于圣地亚哥的Atlazo Inc.,的首席执行官Karim Arabi谈到了边缘设备即将发生的变化。他表示，自动驾驶只是需要海量数据的一种边缘计算而已。 先进的驾驶员辅助系统(ADAS)需要“靠近传感器的低延迟计算”。 Arabi表示：“在数据聚合和训练方面，由于计算功耗和数据大小的原因，云计算更具优势。但其他应用需要更高的功效，就功耗而言，边缘计算的成本比通过无线链路传输至云端的成本要低100至1,000倍。由于隐私性原因，很多数据必须保存在本地。” 在典型的冯诺依曼架构中，大约75%至95%的电能用于在存储器和处理器之间移动数据。Arabi说：“有了MRAM和PC-RAM等新型存储器架构，我们可以使用MRAM来取代一些SRAM，还可将数据从片外DRAM移动至片上MRAM。无论是MRAM还是PC-RAM，都能够创建一种新的计算范式。在未来十年内，随着神经形态计算日臻成熟，MRAM和PC-RAM将变得更加关键。” 新计算架构 格芯将自己定位为MRAM领域的领导者，致力于帮助客户开发功能丰富的差异化产品，以及推动潜在的新计算架构等新技术发展。 格芯计算和无线基础设施部首席技术官兼副总裁Ted Letavic表示：“当今社会已经实现互联，如果你不能处理功率包络范围的数据，不能进行数据分析，那么你就无法从中获利，甚至无法实现人工智能。我们必须拥有分析能力，也就是边缘或数据中心计算能力。” 展望未来，隐私性将促使我们将数据转移到边缘设备，MRAM可在其中扮演重要角色。“我们的个人数据可能在任何位置发布，从网络边缘到数据中心。我们希望将这些数据移动至边缘，以确保您的数据安全，更好地保护隐私性。” 推动边缘计算的第二个因素是带宽。虽然5G将更多数据传输到数据中心，但随着移动数据容量加速增长，这种方法变得不切实际。“即便5G甚至6G能够带来巨大的前景，但您要传输到数据中心进行计算的每一位数据都会占用带宽。我们要达到的目标是，在边缘拥有足够的计算引擎。然后我们可以发送元数据，仅传输结果，而不传输原始数据。” Letavic表示，多家重要研究中心正与格芯开展合作，研究边缘计算的这些新方法。 “这远远超出了单纯的芯片解决方案。我们需要真正改变计算架构。在2019 IEDM大会上的一次采访中，Letavic表示：“我们并非只讨论新的晶体管，以及处理电子和光子的方式，我们讨论的是新的架构。” Letavic将新架构称为即将到来的“计算机设计的文艺复兴”，MRAM能够在其中扮演重要角色。 “在30年时间内，我们第一次考虑采用非冯诺依曼架构，它将带来巨大的功耗优势。我们能够实现比专用架构低100倍甚至1,000倍的功耗。” 由于计算存储一体化方法具有很高的能效，因此MRAM能够在这些非冯诺依曼架构中扮演中心角色。Letavic表示：“作为器件技术人员，我们能够在未来30年内不断改进技术，我们目前仍然没有达到满足我们期望的功耗点。我们必须改变架构和软件堆栈。新的架构带来新的器件类型、平台上的新功能以及解决计算问题的新方法。”
